在线社会网络中用户行为分析与预测
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第16-31页 |
| 1.1 相关背景和选题动机 | 第16-22页 |
| 1.1.1 课题研究动机 | 第16-18页 |
| 1.1.2 在线社会网络研究背景 | 第18-19页 |
| 1.1.3 相关理论和方法 | 第19-22页 |
| 1.2 在线社会网络研究现状 | 第22-26页 |
| 1.2.1 在线社会网络特征行为分析 | 第22-24页 |
| 1.2.2 在线社会网络相关的预测 | 第24-26页 |
| 1.3 论文的主要工作及创新点 | 第26-30页 |
| 1.3.1 主要工作 | 第26-28页 |
| 1.3.2 主要贡献与创新点 | 第28-30页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第30页 |
| 1.5 研究工作和课题来源 | 第30-31页 |
| 第二章 在线社会网络用户的选择性行为分析 | 第31-53页 |
| 2.1 研究的动机和重要性 | 第31-32页 |
| 2.2 相关工作 | 第32-33页 |
| 2.3 数据描述及方法论 | 第33-36页 |
| 2.3.1 数据收集及属性推断方法 | 第33-35页 |
| 2.3.2 用户兴趣分类方法 | 第35-36页 |
| 2.4 发布者和受众 | 第36-39页 |
| 2.4.1 发布者和受众总体分析 | 第36-37页 |
| 2.4.2 发布者和受众分别分析 | 第37-39页 |
| 2.5 发布者和受众的关系 | 第39-47页 |
| 2.5.1 位置的作用 | 第39-44页 |
| 2.5.2 性别的作用 | 第44页 |
| 2.5.3 年龄的作用 | 第44-45页 |
| 2.5.4 位置和性别的作用 | 第45-47页 |
| 2.6 发布者和受众的交集 | 第47-52页 |
| 2.6.1 双重角色用户的属性 | 第47-48页 |
| 2.6.2 角色的影响 | 第48-49页 |
| 2.6.3 角色偏好 | 第49-52页 |
| 2.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第三章 在线社会网络受众性别分析及预测 | 第53-74页 |
| 3.1 动机概述及意义 | 第54-55页 |
| 3.2 相关工作 | 第55-56页 |
| 3.3 数据描述 | 第56-57页 |
| 3.4 挖掘预测空间 | 第57-61页 |
| 3.4.1 受众一致性假设 | 第57-58页 |
| 3.4.2 主题一致性假设 | 第58-60页 |
| 3.4.3 性别与主题偏好 | 第60-61页 |
| 3.5 预测特征提取 | 第61-64页 |
| 3.5.1 一致性特征 | 第62-63页 |
| 3.5.2 发布者属性特征 | 第63页 |
| 3.5.3 内容属性特征 | 第63-64页 |
| 3.6 视频发布前预测 | 第64-69页 |
| 3.6.1 预测方法 | 第64-65页 |
| 3.6.2 预测模型比较 | 第65页 |
| 3.6.3 特征显著性评估 | 第65-66页 |
| 3.6.4 视频数量的影响 | 第66-68页 |
| 3.6.5 文化背景的影响 | 第68-69页 |
| 3.7 视频发布后预测 | 第69-72页 |
| 3.7.1 预测方法 | 第69-70页 |
| 3.7.2 总体预测性能 | 第70页 |
| 3.7.3 评论数量的影响 | 第70-72页 |
| 3.8 讨论和局限性 | 第72-73页 |
| 3.9 本章小结 | 第73-74页 |
| 第四章 在线社会网络用户影响力分析及预测 | 第74-99页 |
| 4.1 相关工作 | 第75-77页 |
| 4.2 数据描述与方法 | 第77-81页 |
| 4.2.1 短网址点击率相关背景 | 第77-78页 |
| 4.2.2 数据描述 | 第78-81页 |
| 4.2.3 用户兴趣分组 | 第81页 |
| 4.3 用户属性对点击率的影响 | 第81-86页 |
| 4.3.1 用户粉丝数量 | 第82-85页 |
| 4.3.2 短网址的域名 | 第85-86页 |
| 4.4 用户行为对点击率的作用 | 第86-90页 |
| 4.4.1 微博的类型 | 第86-87页 |
| 4.4.2 微博的发布时间 | 第87-89页 |
| 4.4.3 重复和转载的数量 | 第89-90页 |
| 4.5 主题对点击率的作用 | 第90-95页 |
| 4.5.1 主题偏好 | 第90-92页 |
| 4.5.2 主题分布 | 第92-95页 |
| 4.6 用户影响力预测 | 第95-98页 |
| 4.6.1 预测特征提取 | 第95-96页 |
| 4.6.2 数据及方法 | 第96页 |
| 4.6.3 回归分析 | 第96-97页 |
| 4.6.4 预测性能评估 | 第97-98页 |
| 4.7 本章小结 | 第98-99页 |
| 第五章 在线社会网络中用户兴趣挖掘与分组 | 第99-112页 |
| 5.1 相关工作 | 第100页 |
| 5.2 数据描述 | 第100-101页 |
| 5.3 发现兴趣相似的用户 | 第101-102页 |
| 5.4 快速查找算法 | 第102-106页 |
| 5.4.1 兴趣相似用户的特征 | 第103-105页 |
| 5.4.2 快速查找算法 | 第105-106页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第106-110页 |
| 5.5.1 实验设置 | 第106-107页 |
| 5.5.2 查找兴趣相似用户方法评估 | 第107-109页 |
| 5.5.3 快速查找算法评估 | 第109-110页 |
| 5.6 本章小结 | 第110-112页 |
| 第六章 全文总结和目标展望 | 第112-116页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第112-115页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第115-116页 |
| 致谢 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-128页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第128-130页 |
