微博数据获取与传播行为建模
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-15页 |
| 1.2 相关工作 | 第15-17页 |
| 1.2.1 微博流行度相关研究 | 第15-16页 |
| 1.2.2 微博分析平台 | 第16-17页 |
| 1.3 本文工作 | 第17-18页 |
| 1.4 本文结构 | 第18-19页 |
| 第二章 微博数据获取 | 第19-35页 |
| 2.1 微博数据特征 | 第19-21页 |
| 2.2 不同微博数据获取方式及分析 | 第21-24页 |
| 2.2.1 新浪微博API | 第22-23页 |
| 2.2.2 网页获取 | 第23-24页 |
| 2.3 数据爬取策略及框架 | 第24-27页 |
| 2.4 数据集 | 第27-29页 |
| 2.5 数据的实时抓取 | 第29-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 微博流行度度量 | 第35-44页 |
| 3.1 度量标准 | 第35-38页 |
| 3.1.1 话题数 | 第35-36页 |
| 3.1.2 转发量 | 第36-38页 |
| 3.1.3 可能被浏览次数 | 第38页 |
| 3.2 度量之间的关系 | 第38-43页 |
| 3.2.1 转发量和话题数 | 第38-43页 |
| 3.2.2 转发量和可能被浏览次数 | 第43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 微博流行度建模 | 第44-58页 |
| 4.1 微博流行度的时间动态性 | 第44-49页 |
| 4.1.1 单条微博的生命周期 | 第44-46页 |
| 4.1.2 微博的引爆点 | 第46-49页 |
| 4.1.3 用户活跃的周期性 | 第49页 |
| 4.2 单条微博流行度建模 | 第49-56页 |
| 4.2.1 Sigmoid函数 | 第50-55页 |
| 4.2.2 包含引爆点微博的流行度建模 | 第55-56页 |
| 4.3 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 网上集群行为资源库 | 第58-75页 |
| 5.1 系统目标 | 第58-59页 |
| 5.2 系统架构 | 第59-69页 |
| 5.3 系统功能和实现 | 第69-71页 |
| 5.4 事件传播特征 | 第71-73页 |
| 5.4.1 事件的流行度 | 第71-72页 |
| 5.4.2 事件的形成 | 第72-73页 |
| 5.5 本章小结 | 第73-75页 |
| 第六章 总结 | 第75-77页 |
| 附录A 网上集群行为资源库中包含的事件列表 | 第77-80页 |
| 附录B 网上集群行为资源库功能展示 | 第80-83页 |
| 参考文献 | 第83-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文和科研情况 | 第91-92页 |
