在线社交网络的自适应UNI64采样方法研究
| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第14-16页 |
| 1.2 在线社交网络的相关研究 | 第16-20页 |
| 1.2.1 复杂网络图论 | 第16-18页 |
| 1.2.2 在线社交网络 | 第18-20页 |
| 1.3 论文的主要贡献 | 第20-21页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第21-22页 |
| 第二章 在线社交网络采样方法概述 | 第22-32页 |
| 2.1 采样中常用的概念 | 第22页 |
| 2.2 统计学的采样方法 | 第22-25页 |
| 2.2.1 概率采样方法 | 第23-24页 |
| 2.2.2 非概率采样方法 | 第24-25页 |
| 2.3 在线社交网络的采样方法 | 第25-27页 |
| 2.3.1 广度优先采样方法 | 第25-26页 |
| 2.3.2 随机游走采样方法 | 第26-27页 |
| 2.4 UNI方法 | 第27-30页 |
| 2.4.1 接受—拒绝采样 | 第27-28页 |
| 2.4.2 UNI方法分析 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 在线社交网络用户ID分布研究 | 第32-42页 |
| 3.1 新浪微博用户ID分布 | 第32-36页 |
| 3.1.1 按ID整数位数统计 | 第32-34页 |
| 3.1.2 均匀区间ID数统计 | 第34-36页 |
| 3.2 Facebook用户ID分布 | 第36-40页 |
| 3.2.1 按ID整数位数统计 | 第37-38页 |
| 3.2.2 均匀区间ID数统计 | 第38-40页 |
| 3.3 结果分析 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 自适应UNI64采样方法 | 第42-54页 |
| 4.1 自适应UNI64方法设计 | 第42-50页 |
| 4.1.1 设计思想 | 第42-45页 |
| 4.1.2 算法描述 | 第45-48页 |
| 4.1.3 参数分析 | 第48-50页 |
| 4.2 多线程自适应UNI64方法设计 | 第50-52页 |
| 4.2.1 设计思想 | 第50-51页 |
| 4.2.2 算法描述 | 第51-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 实验及结果分析 | 第54-66页 |
| 5.1 实验环境与实验数据集 | 第54-55页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第54页 |
| 5.1.2 实验数据集 | 第54-55页 |
| 5.2 自适应UNI64采样实验 | 第55-61页 |
| 5.2.1 最低采样概率实验 | 第55-57页 |
| 5.2.2 区间数实验 | 第57-59页 |
| 5.2.3 无放回采样实验 | 第59-60页 |
| 5.2.4 有放回采样实验 | 第60-61页 |
| 5.3 多线程自适应UNI64采样实验 | 第61-62页 |
| 5.4 实验结果与随机性分析 | 第62-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 第六章 结论与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 论文主要成果 | 第66-67页 |
| 6.2 后续工作及展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 发表的学术论文 | 第74-76页 |
| 作者及导师简介 | 第76-77页 |
| 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第77-78页 |
