社交网络结构特性研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文结构及研究内容 | 第11-14页 |
| 第二章 社交网络数据挖掘原理 | 第14-25页 |
| 2.1 数据采集与存储技术 | 第14-20页 |
| 2.1.1 爬虫策略介绍 | 第14-15页 |
| 2.1.2 并行式计算框架Hadoop | 第15-18页 |
| 2.1.3 数据库技术 | 第18-20页 |
| 2.2 社交网络建模分析技术 | 第20-24页 |
| 2.2.1 复杂网络模型 | 第20-22页 |
| 2.2.2 复杂网络结构特征参数 | 第22-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 数据采集存储平台设计和实现 | 第25-43页 |
| 3.1 整体框架设计 | 第25-26页 |
| 3.2 采集平台 | 第26-31页 |
| 3.2.1 爬虫策略 | 第26-28页 |
| 3.2.2 分布式爬虫模块 | 第28-31页 |
| 3.3 存储平台 | 第31-34页 |
| 3.3.1 数据映射层 | 第32-33页 |
| 3.3.2 分布式数据集群 | 第33-34页 |
| 3.4 性能测试 | 第34-41页 |
| 3.4.1 测试条件介绍 | 第35页 |
| 3.4.2 测试结果分析 | 第35-39页 |
| 3.4.3 数据结果描述 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 社交网络结构特性分析 | 第43-63页 |
| 4.1 无尺度特性 | 第44-50页 |
| 4.1.1 计算过程 | 第45-46页 |
| 4.1.2 结果分析 | 第46-50页 |
| 4.2 小世界特性 | 第50-53页 |
| 4.2.1 计算过程 | 第50-52页 |
| 4.2.2 结果分析 | 第52-53页 |
| 4.3 对称性 | 第53-55页 |
| 4.3.1 计算过程 | 第53-54页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第54-55页 |
| 4.4 同配性 | 第55-59页 |
| 4.4.1 计算过程 | 第55-57页 |
| 4.4.2 结果分析 | 第57-59页 |
| 4.5 度相关性 | 第59-62页 |
| 4.5.1 计算过程 | 第59页 |
| 4.5.2 结果分析 | 第59-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 本文工作成果总结 | 第63页 |
| 5.2 下一步研究工作 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
