基于微博的局部社交网络构建及热点人物提取方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第16页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第16-18页 |
| 2 相关背景知识 | 第18-22页 |
| 2.1 社交网络的表示方法 | 第18-19页 |
| 2.2 节点相似度计算方法 | 第19-20页 |
| 2.3 用户兴趣挖掘方法与策略 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 局部社交网络构建方法 | 第22-33页 |
| 3.1 用户活跃程度的刻画 | 第22-23页 |
| 3.2 相似用户活跃度评分计算公式 | 第23-24页 |
| 3.3 AFP算法描述及用户局部社交网络构建 | 第24-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 热点人物实体提取算法 | 第33-41页 |
| 4.1 微博文本预处理 | 第33-35页 |
| 4.1.1 微博文本类型及筛选 | 第33-34页 |
| 4.1.2 人物实体识别 | 第34-35页 |
| 4.2 FPE算法描述 | 第35-39页 |
| 4.3 本章小结 | 第39-41页 |
| 5 实验与分析 | 第41-53页 |
| 5.1 实验环境 | 第41-42页 |
| 5.2 AFP算法的实验与分析 | 第42-48页 |
| 5.2.1 实验数据 | 第42-43页 |
| 5.2.2 评价指标 | 第43-44页 |
| 5.2.3 参数确定 | 第44-45页 |
| 5.2.4 结果分析 | 第45-47页 |
| 5.2.5 朋友预测系统 | 第47-48页 |
| 5.3 FPE算法的实验与分析 | 第48-52页 |
| 5.3.1 实验流程及数据 | 第48-49页 |
| 5.3.2 评价指标 | 第49-50页 |
| 5.3.3 人物实体识别 | 第50-51页 |
| 5.3.4 结果分析 | 第51-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 总结与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
