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社会网络中用户影响力分析技术研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-7页
第1章 绪论第14-32页
    1.1 课题研究背景第14-18页
        1.1.1 社会化媒体的发展第16-17页
        1.1.2 研究的目的和意义第17-18页
    1.2 研究现状分析第18-28页
        1.2.1 用户影响力研究模型第19-27页
        1.2.2 用户影响力研究的应用第27-28页
    1.3 本文主要研究内容及组织结构第28-32页
        1.3.1 本文研究内容第28-29页
        1.3.2 本文章节安排第29-32页
第2章 基于多属性的用户影响力及演化分析第32-48页
    2.1 引言第32页
    2.2 相关工作第32-34页
    2.3 用户的影响力分析算法第34-39页
        2.3.1 影响力的社会化参数分析第34-35页
        2.3.2 基于多属性网络关联的用户影响力计算第35-38页
        2.3.3 影响力演变分析第38-39页
        2.3.4 用户影响力类型第39页
    2.4 用户影响力演化分析第39-41页
    2.5 实验分析第41-46页
        2.5.1 数据集第41页
        2.5.2 用户影响力结果分析第41-45页
        2.5.3 影响力演化模式第45-46页
    2.6 本章小结第46-48页
第3章 结构洞用户影响力分析第48-70页
    3.1 引言第48-49页
    3.2 相关工作第49-51页
    3.3 基于多级合并的快速社区识别算法第51-59页
        3.3.1 节点合并算法第52-56页
        3.3.2 识别压缩图中的社区第56-59页
        3.3.3 压缩图回溯后的社区划分第59页
    3.4 结构洞用户影响力分析第59-63页
    3.5 实验分析第63-69页
        3.5.1 数据集第63页
        3.5.2 社区识别效果分析第63-66页
        3.5.3 结构洞用户识别结果与评价第66-69页
    3.6 本章小结第69-70页
第4章 基于集合划分的用户影响力快速分析算法第70-84页
    4.1 引言第70页
    4.2 相关工作第70-71页
    4.3 网络用户影响力快速算法第71-78页
        4.3.1 随机游走与Page Rank算法的初始向量第71-72页
        4.3.2 用户关联图的连通性第72-73页
        4.3.3 用户关联图的稀疏性分析第73-74页
        4.3.4 基于邻接表的Page Rank计算第74页
        4.3.5 基于集合划分的SD-Rank改进算法第74-78页
    4.4 实验分析第78-82页
        4.4.1 数据集第78-79页
        4.4.2 SD-Rank算法排序正确性第79-80页
        4.4.3 SD-Rank算法运行效率第80-82页
    4.5 本章小结第82-84页
第5章 基于热点事件演化的用户影响力分析第84-104页
    5.1 引言第84-85页
    5.2 相关工作第85-86页
    5.3 热点话题识别第86-91页
        5.3.1 预处理第87-88页
        5.3.2 静态视图的热点话题发现算法第88-91页
    5.4 热点话题的动态性分析第91-93页
        5.4.1 全局性事件识别方法第91-92页
        5.4.2 子事件识别方法第92-93页
    5.5 基于事件动态性的用户影响力计算第93-97页
        5.5.1 用户直接影响力计算第93-95页
        5.5.2 基于话题相似性的用户间接影响力计算第95页
        5.5.3 用户影响力参数判定第95-97页
    5.6 实验分析第97-103页
        5.6.1 数据集第97-98页
        5.6.2 评价方法第98-99页
        5.6.3 热点话题识别结果第99-101页
        5.6.4 用户影响力分析结果第101-103页
    5.7 本章小结第103-104页
结论第104-107页
参考文献第107-120页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第120-122页
致谢第122-124页
个人简历第124页

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