| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-17页 |
| ·微博平台 | 第14-15页 |
| ·微博话题域 | 第15-16页 |
| ·用户影响力 | 第16-17页 |
| ·研究意义 | 第17-18页 |
| ·本文主要工作 | 第18-19页 |
| ·论文结构 | 第19-21页 |
| 第二章 相关研究工作 | 第21-28页 |
| ·微博信息传播分析 | 第21-22页 |
| ·微博信息传播特性分析 | 第21-22页 |
| ·微博中的话题传播 | 第22页 |
| ·微博用户特性分析 | 第22-24页 |
| ·微博用户特性分析 | 第22-23页 |
| ·微博用户间交互行为分析 | 第23-24页 |
| ·微博用户影响力分析 | 第24-26页 |
| ·传播学中影响力的研究 | 第24-25页 |
| ·基于用户行为的影响力研究 | 第25页 |
| ·基于机器学习方法的影响力研究 | 第25-26页 |
| ·基于网络拓扑结构的影响力研究 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 微博用户话题特征提取 | 第28-39页 |
| ·问题描述 | 第29页 |
| ·相关研究 | 第29-33页 |
| ·向量空间模型 | 第30-32页 |
| ·文本特征提取 | 第32-33页 |
| ·微博用户话题特征分析 | 第33-37页 |
| ·特定话题域特征词集构造 | 第34-35页 |
| ·用户话题特征向量提取 | 第35-36页 |
| ·用户话题信息量计算 | 第36-37页 |
| ·用户间话题相似性计算 | 第37页 |
| ·本章总结 | 第37-39页 |
| 第四章 特定话题域微博用户影响力分析 | 第39-47页 |
| ·问题描述 | 第39-40页 |
| ·相关研究 | 第40-44页 |
| ·PageRank | 第40-42页 |
| ·Topic Sensitive PageRank | 第42-43页 |
| ·Twitter Rank | 第43-44页 |
| ·特定话题域微博用户影响力分析算法 | 第44-45页 |
| ·本章总结 | 第45-47页 |
| 第五章 影响力分析系统设计与实现 | 第47-60页 |
| ·Hadoop分布式系统简介 | 第47-50页 |
| ·HDFS分布式数据系统 | 第48-49页 |
| ·MapReduce原理 | 第49-50页 |
| ·影响力分析系统设计与实现 | 第50-58页 |
| ·Hadoop集群搭建 | 第52页 |
| ·数据获取与存储模块设计与实现 | 第52-53页 |
| ·数据分析模块设计与实现 | 第53-58页 |
| ·本章总结 | 第58-60页 |
| 第六章 实验及结果分析 | 第60-71页 |
| ·话题域特征词集构造 | 第60-61页 |
| ·微博数据集获取与分析 | 第61-63页 |
| ·特定话题域用户影响力分析 | 第63-66页 |
| ·用户话题特征分析 | 第64页 |
| ·用户转发网络分析 | 第64-65页 |
| ·用户影响力排名分析 | 第65-66页 |
| ·影响力分析算法对比 | 第66-68页 |
| ·Hadoop实验平台算法性能测试 | 第68-69页 |
| ·本章总结 | 第69-71页 |
| 第七章 结论与展望 | 第71-74页 |
| ·工作总结 | 第71-72页 |
| ·研究展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第79-80页 |
| 作者在学期间参加的科研工作 | 第80页 |