| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 论文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 微博关键用户挖掘、消息传播预测相关技术 | 第14-27页 |
| 2.1 社交网络与微博平台 | 第14-17页 |
| 2.2 关键用户挖掘技术研究现状 | 第17-23页 |
| 2.2.1 国内外研究现状总结 | 第18-19页 |
| 2.2.2 相关基础技术介绍 | 第19-23页 |
| 2.3 消息传播预测技术研究现状 | 第23-26页 |
| 2.3.1 国内外研究现状总结 | 第23-24页 |
| 2.3.2 相关基础技术介绍 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 面向特定微博舆情事件的关键用户挖掘算法 | 第27-46页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 关键用户定义 | 第27页 |
| 3.3 面向微博舆情的关键用户挖掘算法——KURank | 第27-35页 |
| 3.3.1 超网络模型 | 第27-28页 |
| 3.3.2 舆情事件描述 | 第28-30页 |
| 3.3.3 KURank算法 | 第30-35页 |
| 3.4 实验设计与结果分析 | 第35-44页 |
| 3.4.1 数据获取与预处理 | 第35页 |
| 3.4.2 KURank算法实验与结果分析 | 第35-44页 |
| 3.5 本章总结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于多项式回归的微博消息传播预测模型 | 第46-62页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 基于关键用户的消息传播预测 | 第46-58页 |
| 4.2.1 因变量与自变量分析 | 第46-49页 |
| 4.2.2 消息传播预测模型构建 | 第49-53页 |
| 4.2.3 误差分析与模型选择 | 第53-58页 |
| 4.3 实验设计与结果分析 | 第58-61页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第58-59页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第59-61页 |
| 4.4 本章总结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |