中文微博隐私挖掘系统设计与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·研究意义 | 第8-9页 |
| ·中文微博概述 | 第9-13页 |
| ·盈利模式探索 | 第10-12页 |
| ·用户关系分析 | 第12-13页 |
| ·本文工作 | 第13-14页 |
| ·章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 数据挖掘技术 | 第15-21页 |
| ·数据挖掘概述 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘分类 | 第17页 |
| ·数据挖掘系统主要问题 | 第17-19页 |
| ·用户界面问题 | 第18页 |
| ·孤立点与噪声 | 第18-19页 |
| ·算法性能问题 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 社区检测技术 | 第21-27页 |
| ·模块度优化启发式算法 | 第22-24页 |
| ·算法原理 | 第22-23页 |
| ·算法流程 | 第23-24页 |
| ·基于层次的聚类分析算法 | 第24-25页 |
| ·其他算法举例 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第四章 数据系统设计与实现 | 第27-35页 |
| ·系统架构 | 第27-28页 |
| ·系统架构选型 | 第27页 |
| ·后端 MVC 框架 | 第27-28页 |
| ·基于开放平台的数据获取 | 第28-33页 |
| ·OAuth 认证 | 第28-29页 |
| ·开放平台 SDK | 第29-30页 |
| ·数据挖掘算法 | 第30-33页 |
| ·基于网络爬虫的数据获取 | 第33-34页 |
| ·模拟登录 | 第33页 |
| ·数据获取 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 隐私挖掘系统实现与结果分析 | 第35-53页 |
| ·详细方案设计 | 第35-36页 |
| ·社区检测模块 | 第36-46页 |
| ·社区检测程序流程 | 第36-38页 |
| ·样本数据及其表示 | 第38-40页 |
| ·社区检测结果分析 | 第40-41页 |
| ·结合单向关系的优化 | 第41-43页 |
| ·结合二度人脉的优化 | 第43-46页 |
| ·社区类型分析 | 第46-47页 |
| ·地理位置信息分析 | 第46页 |
| ·职业和教育信息分析 | 第46-47页 |
| ·兴趣信息分析 | 第47-51页 |
| ·中文微博关键字提取 | 第47-48页 |
| ·启发式噪声过滤 | 第48-49页 |
| ·中文分词 | 第49页 |
| ·中文关键字提取 | 第49-50页 |
| ·数据测试及结果分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第六章 结束语 | 第53-55页 |
| ·取得的成果 | 第53-54页 |
| ·未来工作 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
