| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-14页 |
| 1.1.1 微博的产生与发展 | 第11-12页 |
| 1.1.2 微博的特点 | 第12-13页 |
| 1.1.3 微博的传播效果 | 第13-14页 |
| 1.2 研究问题的提出 | 第14-16页 |
| 1.2.1 传播效果研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 问题分析 | 第15-16页 |
| 1.3 论文主要内容与章节安排 | 第16-19页 |
| 1.3.1 论文主要内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 基于行为综合分析的微博用户影响力评价模型 | 第19-31页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 相关工作 | 第19-20页 |
| 2.3 基于行为综合分析的微博用户影响力评价模型 | 第20-26页 |
| 2.3.1 影响力评价标准 | 第20-21页 |
| 2.3.2 Page Rank算法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 基于多行为权值融合分配的Page Rank算法 | 第22-25页 |
| 2.3.4 算法流程 | 第25-26页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第26-30页 |
| 2.4.1 实验数据集 | 第26-27页 |
| 2.4.2 用户筛选 | 第27页 |
| 2.4.3 行为权值参数 | 第27-28页 |
| 2.4.4 影响力排名 | 第28-29页 |
| 2.4.5 信息传播覆盖率 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于网络结构特征的微博用户角色划分模型 | 第31-43页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 相关工作 | 第31-32页 |
| 3.3 基于网络结构特征的微博用户角色划分模型 | 第32-38页 |
| 3.3.1 用户角色划分特征 | 第32页 |
| 3.3.2 网络结构特征 | 第32-35页 |
| 3.3.3 基于转发传播改进的K-Means算法 | 第35-36页 |
| 3.3.4 算法流程 | 第36-38页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第38-41页 |
| 3.4.1 邻域传播能力 | 第38页 |
| 3.4.2 角色划分结果 | 第38-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于转发行为分析的微博传播效果预测模型 | 第43-57页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 相关工作 | 第43-44页 |
| 4.3 传播效果预测问题描述 | 第44-45页 |
| 4.4 基于LR的转发概率预测模型 | 第45-49页 |
| 4.4.1 影响转发的特征 | 第45-48页 |
| 4.4.2 基于LR的转发概率预测算法 | 第48-49页 |
| 4.5 基于转发行为分析的传播效果预测模型 | 第49-52页 |
| 4.5.1 传播效果与转发关系分析 | 第49-50页 |
| 4.5.2 基于转发概率分析的传播效果预测算法 | 第50-51页 |
| 4.5.3 算法流程 | 第51-52页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第52-56页 |
| 4.6.1 转发行为预测结果 | 第52-53页 |
| 4.6.2 传播效果预测结果 | 第53-55页 |
| 4.6.3 用户传播能力 | 第55-56页 |
| 4.7 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第65页 |