商业视角下的网络社区的用户行为研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-15页 |
| ·课题研究背景 | 第10页 |
| ·课题研究意义 | 第10-11页 |
| ·相关领域发展现状研究 | 第11-14页 |
| ·网络社区的用户行为 | 第11-12页 |
| ·网络社区盈利模式研究 | 第12-13页 |
| ·研究技术应用现状 | 第13-14页 |
| ·论文主要内容及体系结构 | 第14-15页 |
| 第二章 用户行为划分及问卷编制 | 第15-29页 |
| ·网络用户行为 | 第16-17页 |
| ·研究假设的提出 | 第17-22页 |
| ·用户社区感觉与用户行为 | 第17-18页 |
| ·用户行为分类 | 第18页 |
| ·研究假设提出 | 第18-22页 |
| ·问卷编制与形成 | 第22-28页 |
| ·设定各因子的指标 | 第22-24页 |
| ·问卷的效度 | 第24-25页 |
| ·问卷的信度 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于结构方程建模的用户行为分析 | 第29-35页 |
| ·结构方程模型原型 | 第29-31页 |
| ·结构方程模型评价及改进 | 第31页 |
| ·模型结果分析 | 第31-33页 |
| ·网络社区盈利界定 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 用户行为数据挖掘 | 第35-46页 |
| ·关联规则 | 第35-40页 |
| ·经典 Apriori 算法及改进方向 | 第35-37页 |
| ·改进的 Apriori 算法 | 第37-40页 |
| ·问卷结果的关联分析 | 第40-41页 |
| ·影响因子算法定义 | 第41-43页 |
| ·用户行为分析 | 第43-45页 |
| ·A 类用户行为分析 | 第43-44页 |
| ·B、C、D 类用户行为分析 | 第44页 |
| ·E 类、F 类用户行为分析 | 第44-45页 |
| ·G 类用户行为分析 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 重点用户的行为分析 | 第46-54页 |
| ·基于复杂网络的社团结构划分的经典算法 | 第46-48页 |
| ·Krnighan-Lin 算法 | 第46-47页 |
| ·谱平分法 | 第47页 |
| ·GN 算法 | 第47-48页 |
| ·凝聚算法 | 第48页 |
| ·QQ 社区数据获取 | 第48-50页 |
| ·社团划分 | 第50-52页 |
| ·重点用户行为分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-55页 |
| ·研究工作总结 | 第54页 |
| ·研究展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参与的科研项目 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
