| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 社交网络用户影响力研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 社交网络用户转发行为研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关理论和技术 | 第17-26页 |
| 2.1 社交网络概述 | 第17-20页 |
| 2.1.1 社交网络定义和相关概念 | 第17-18页 |
| 2.1.2 社交网络统计特性与分析 | 第18-20页 |
| 2.2 社交网络数据获取技术 | 第20-23页 |
| 2.3 社交网络相关研究工具和方法 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 社交网络用户影响力分析与评估研究 | 第26-42页 |
| 3.1 社交网络用户影响力定性和定量分析 | 第26-28页 |
| 3.1.1 社交网络用户影响力的相关特性 | 第26-27页 |
| 3.1.2 社交网络用户影响力的度量方法 | 第27-28页 |
| 3.2 基于PageRank的社交网络用户影响力算法 | 第28-34页 |
| 3.2.1 PageRank算法的基本思想 | 第29-31页 |
| 3.2.2 基于PageRank的SocialRank算法思想 | 第31-33页 |
| 3.2.3 SocialRank算法的处理流程 | 第33-34页 |
| 3.3 实验与分析 | 第34-41页 |
| 3.3.1 实验数据与评估指标 | 第34-38页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第38-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 社交网络用户转发行为分析与预测研究 | 第42-54页 |
| 4.1 社交网络用户转发行为分析研究 | 第42-43页 |
| 4.2 社交网络用户转发行为预测研究 | 第43-50页 |
| 4.2.1 社交网络用户之间亲密度衡量算法 | 第43-45页 |
| 4.2.2 社交网络用户个性化兴趣分析 | 第45-46页 |
| 4.2.3 社交网络用户转发行为预测模型 | 第46-50页 |
| 4.3 实验与分析 | 第50-53页 |
| 4.3.1 实验数据与评估指标 | 第50-51页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 社交网络用户影响力与转发行为分析系统 | 第54-66页 |
| 5.1 系统设计 | 第54-63页 |
| 5.1.1 系统总体架构设计 | 第54-57页 |
| 5.1.2 系统数据库设计 | 第57-60页 |
| 5.1.3 核心模块实现 | 第60-63页 |
| 5.2 系统功能模块展示 | 第63-65页 |
| 5.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 附件 | 第75页 |