短信种子用户识别的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要研究工作 | 第11页 |
| 1.4 论文的组织结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 理论知识 | 第12-21页 |
| 2.1 数据挖掘 | 第12-16页 |
| 2.1.1 数据挖掘概念 | 第12-13页 |
| 2.1.2 分类方法 | 第13-15页 |
| 2.1.3 聚类方法 | 第15-16页 |
| 2.2 PageRank 算法 | 第16-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 种子用户模型的建立 | 第21-38页 |
| 3.1 相关名词的定义 | 第21页 |
| 3.2 短信转发模型 | 第21-24页 |
| 3.2.1 模型的假设 | 第21页 |
| 3.2.2 节点的定义 | 第21-23页 |
| 3.2.3 模型的定义 | 第23-24页 |
| 3.3 评分模型 | 第24-28页 |
| 3.3.1 牛顿冷却定律 | 第24-25页 |
| 3.3.2 衰减间隔的选择 | 第25-26页 |
| 3.3.3 衰减间隔的比较 | 第26-28页 |
| 3.4 节点的识别 | 第28-33页 |
| 3.5 转发模型的建立 | 第33-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第38-54页 |
| 4.1 关于 Hadoop | 第38页 |
| 4.2 MapReduce 模型介绍 | 第38-43页 |
| 4.3 利用 MapReduce 模型处理数据 | 第43-45页 |
| 4.3.1 数据准备 | 第43页 |
| 4.3.2 实验数据的预处理 | 第43-44页 |
| 4.3.3 节点的 MapReduce 处理过程 | 第44-45页 |
| 4.4 实验平台 | 第45-46页 |
| 4.5 实验结果 | 第46-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论与展望 | 第54-56页 |
| 研究工作总结 | 第54页 |
| 研究工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附件 | 第61页 |
