| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景与选题意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 用户音乐行为分析 | 第14-15页 |
| 1.2.2 音乐口味多样性 | 第15-16页 |
| 1.2.3 网络重要节点挖掘 | 第16-17页 |
| 1.3 研究内容与框架 | 第17-19页 |
| 1.3.1 论文主要工作 | 第17页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 2 主要研究方法与相关背景知识 | 第19-24页 |
| 2.1 网络爬虫与数据挖掘 | 第19页 |
| 2.2 复杂网络与社会网络 | 第19-21页 |
| 2.2.1 复杂网络理论 | 第19-20页 |
| 2.2.2 社会网络分析 | 第20-21页 |
| 2.3 数理统计与人类行为动力学 | 第21-22页 |
| 2.3.1 数理统计方法 | 第21页 |
| 2.3.2 人类行为动力学理论 | 第21-22页 |
| 2.4 经典的重要节点挖掘算法 | 第22-23页 |
| 2.4.1 度中心性 | 第22页 |
| 2.4.2 离心中心性 | 第22页 |
| 2.4.3 HITs算法 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 在线音乐平台上用户行为特征量分析 | 第24-42页 |
| 3.1 在线音乐平台上的用户行为 | 第24-27页 |
| 3.1.1 在线音乐平台上用户行为的特点 | 第24-26页 |
| 3.1.2 用户选择范围 | 第26页 |
| 3.1.3 在线音乐平台上用户行为的特征量选取 | 第26-27页 |
| 3.2 数据集 | 第27-31页 |
| 3.2.1 数据的获取与存储管理 | 第27-30页 |
| 3.2.2 数据集描述 | 第30-31页 |
| 3.3 用户特征量统计分布与分析 | 第31-37页 |
| 3.3.1 人口统计学(Demographics) | 第31-33页 |
| 3.3.2 社交属性(Sociality) | 第33-34页 |
| 3.3.3 音乐喜爱程度(Into-ness) | 第34-35页 |
| 3.3.4 用户群体性(Group) | 第35-37页 |
| 3.4 统计量间相关性实证分析 | 第37-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 用户音乐口味多样性研究 | 第42-49页 |
| 4.1 多样性定义 | 第42-44页 |
| 4.2 距离和相似度度量 | 第44-45页 |
| 4.3 风格层次结果分析 | 第45-46页 |
| 4.4 用户层次结果分析 | 第46-48页 |
| 4.4.1 不同风格层次间多样性关联 | 第46-47页 |
| 4.4.2 影响多样性因素研究 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 用户网络节点影响力评价 | 第49-55页 |
| 5.1 网络构造与基本拓扑特征 | 第49-50页 |
| 5.2 含权网络的H函数方法 | 第50-52页 |
| 5.3 实验结果 | 第52-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55-56页 |
| 6.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-64页 |
| 攻读硕士学位期间所取科研成果 | 第64页 |