| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 相关理论与技术原理 | 第18-33页 |
| 2.1 相关理论概述 | 第18-25页 |
| 2.1.1 微博及其发展 | 第18-20页 |
| 2.1.2 微博关系网络 | 第20-25页 |
| 2.1.3 微博用户影响力 | 第25页 |
| 2.2 相关技术概述 | 第25-32页 |
| 2.2.1 微博数据获取方法 | 第25-28页 |
| 2.2.2 数据预处理技术 | 第28-30页 |
| 2.2.3 PageRank算法 | 第30-32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 微博用户质量分析 | 第33-40页 |
| 3.1 微博用户及特征分析 | 第33-34页 |
| 3.2 用户影响力因素分析 | 第34-37页 |
| 3.2.1 用户活跃度 | 第35-36页 |
| 3.2.2 用户覆盖度 | 第36页 |
| 3.2.3 用户微博质量 | 第36-37页 |
| 3.2.4 如何提高用户影响力 | 第37页 |
| 3.3 用户综合质量计算 | 第37-38页 |
| 3.4 僵尸用户或沉默用户及其判定 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于用户质量的微博用户影响力评估模型 | 第40-46页 |
| 4.1 基于PageRank算法的MicroblogRank算法 | 第40-42页 |
| 4.1.1 蛛网态微博关系网络与网页链接网 | 第40-41页 |
| 4.1.2 MicroblogRank算法 | 第41-42页 |
| 4.2 结合用户质量的影响力评估模型UIEM-CMR | 第42-45页 |
| 4.2.1 UIEM-CMR评估模型的算法 | 第43-44页 |
| 4.2.2 UIEM-CMR评估模型的特点及实现流程 | 第44-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 实验验证及结果分析 | 第46-66页 |
| 5.1 实验环境与数据获取及预处理 | 第46-49页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第46页 |
| 5.1.2 数据来源 | 第46-47页 |
| 5.1.3 数据预处理 | 第47-49页 |
| 5.2 用户特征分析 | 第49-52页 |
| 5.3 僵尸用户及沉默用户的识别与剔除 | 第52-53页 |
| 5.4 蛛网态微博关系网络构建 | 第53-55页 |
| 5.5 UIEM-CMR模型实验与对比分析 | 第55-65页 |
| 5.5.1 UIEM-CMR模型实验结果及分析 | 第56-60页 |
| 5.5.2 UIEM-CMR模型与其他算法对比 | 第60-65页 |
| 5.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
