基于贝叶斯模型的微博虚假话题数据分析研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 主要研究工作 | 第13页 |
| 1.3 国内外研究现状综述 | 第13-19页 |
| 1.4 结构安排 | 第19-20页 |
| 第二章 研究内容综述 | 第20-26页 |
| 2.1 微博数据的组织方法 | 第20-21页 |
| 2.2 微博用户的情感计算 | 第21-22页 |
| 2.3 信任网络的构建 | 第22-23页 |
| 2.4 虚假话题检测模型的构建 | 第23-25页 |
| 2.5 解决方法综述 | 第25-26页 |
| 第三章 需要解决的关键问题 | 第26-28页 |
| 3.1 存在的问题 | 第26-27页 |
| 3.2 解决方案综述 | 第27-28页 |
| 第四章 详细设计方案 | 第28-45页 |
| 4.1 微博的数据组织方法 | 第28-31页 |
| 4.1.1 以人物为主线组织数据 | 第28-29页 |
| 4.1.2 以会话为主线组织数据 | 第29-31页 |
| 4.2 微博用户的情感计算 | 第31-37页 |
| 4.2.1 微博用户的情感倾向识别 | 第31-36页 |
| 4.2.2 微博潜在的有影响力人物的极性计算 | 第36-37页 |
| 4.3 构建微博的信任网络 | 第37-40页 |
| 4.3.1 计算人物的基本信誉度(RV) | 第37页 |
| 4.3.2 人物直接交互关系的计算(DR) | 第37-38页 |
| 4.3.3 人物间接交互关系(IDR) | 第38-40页 |
| 4.3.4 社会网络到信任网络的映射 | 第40页 |
| 4.4 构建虚假话题检测模型 | 第40-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第45页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第52页 |
