| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·国外研究现状 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·论文结构 | 第14-16页 |
| 第二章 微博传播机制及其影响分析 | 第16-23页 |
| ·微博服务平台及功能 | 第16-18页 |
| ·微博传播机制 | 第18-19页 |
| ·微博传播对网络舆情的影响 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于用户关系分析的微博用户影响力模型的构建 | 第23-33页 |
| ·微博平台的用户属性 | 第23-24页 |
| ·用户关系网络的形成 | 第24-27页 |
| ·用户身份的特殊性在用户关系网络中的体现 | 第24-25页 |
| ·实验数据 | 第25页 |
| ·相关用户在用户关系网络中权重 | 第25-27页 |
| ·微博用户影响力模型的构建 | 第27-32页 |
| ·模糊综合评价法 | 第27-28页 |
| ·影响用户影响力的因素 | 第28-29页 |
| ·用户影响力计算 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 微博内容挖掘 | 第33-43页 |
| ·微博平台中的话题标签 | 第33-34页 |
| ·用户关注话题挖掘 | 第34-38页 |
| ·可信关联规则的相关理论 | 第35-36页 |
| ·用户关注话题挖掘算法 | 第36-37页 |
| ·实验结果 | 第37-38页 |
| ·微博文本中情感倾向性的分析 | 第38-42页 |
| ·WAF算法的相关理论 | 第39-40页 |
| ·微博的情感倾向性计算及实验结果 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 信息推荐系统 | 第43-51页 |
| ·个性化信息推荐方法 | 第43-44页 |
| ·微博推荐方法 | 第44-45页 |
| ·基于用户关系和微博内容的微博信息推荐计算方法 | 第45-50页 |
| ·计算方法 | 第45页 |
| ·实验结果 | 第45-48页 |
| ·与其他微博推荐结果比较 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·论文的主要工作和创新点总结 | 第51-52页 |
| ·未来的研究工作展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第59页 |