| 学位论文数据集 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第14-16页 |
| ·国内外相关研究 | 第16-22页 |
| ·复杂网络理论的相关研究 | 第16-18页 |
| ·社交网络的相关研究 | 第18-20页 |
| ·微博网络的相关研究 | 第20-22页 |
| ·论文的主要贡献 | 第22-23页 |
| ·论文的组织结构 | 第23-24页 |
| 第二章 复杂网络基本模型 | 第24-30页 |
| ·复杂网络模型简介 | 第24-27页 |
| ·代表性的网络模型 | 第25-26页 |
| ·适应度网络模型 | 第26页 |
| ·Price 网络模型 | 第26-27页 |
| ·网络节点重要性指标 | 第27-29页 |
| ·无向网络节点重要性指标 | 第27-28页 |
| ·有向网络节点重要性指标 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 新浪微博用户影响力分析 | 第30-44页 |
| ·实验数据集 | 第30页 |
| ·微博用户关注网络拓扑结构 | 第30-33页 |
| ·初步分析 | 第31-32页 |
| ·二次分析 | 第32-33页 |
| ·新浪微博用户的User PR值 | 第33-35页 |
| ·User PR 算法定义 | 第33-34页 |
| ·User PR算法迭代过程 | 第34-35页 |
| ·User PR 值分布 | 第35页 |
| ·微博用户的活跃度 | 第35-37页 |
| ·有影响力的新浪微博用户及其微博特征 | 第37-43页 |
| ·用户影响力因素的排名比较 | 第38-40页 |
| ·微博特征分析 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 微博适应度网络模型（SP-FitneSS模型） | 第44-56页 |
| ·SP-Fitness网络模型设计 | 第44-47页 |
| ·Fitness网络模型（适应度模型）应用于微博网络 | 第44-45页 |
| ·P-Fitness 网络模型（Price 模型+Fitness 模型） | 第45-46页 |
| ·SP-Fitness网络模型（P-Fitness模型的二次演化模型） | 第46-47页 |
| ·适应度算法设计 | 第47-52页 |
| ·微博用户节点适应度算法设计 | 第47-49页 |
| ·微博用户节点适应度因素之间的相关性 | 第49-50页 |
| ·微博用户节点的适应度分布 | 第50-52页 |
| ·SP-Fitness网络模型的编程实现 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 SP-Fitness网络模型的仿真分析 | 第56-64页 |
| ·入度分布和User PR值分布 | 第56-59页 |
| ·入度分布 | 第56-57页 |
| ·User PR 值分布 | 第57-59页 |
| ·入度和User PR值排名分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-64页 |
| 第六章 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·论文主要成果 | 第64-65页 |
| ·后续工作及展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 发表的学术论文 | 第72-74页 |
| 作者及导师简介 | 第74-75页 |
| 附件 | 第75-76页 |
