新闻APP的信息传播溯源技术的研究与实现
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 相关技术和理论 | 第17-31页 |
| 2.1 社会网络概述 | 第17-19页 |
| 2.2 社会网络分析方法 | 第19-20页 |
| 2.3 用户影响力度量算法 | 第20-26页 |
| 2.3.1 基于拓扑结构的度量 | 第21-25页 |
| 2.3.2 基于用户行为的度量 | 第25-26页 |
| 2.3.3 基于信息内容的度量 | 第26页 |
| 2.4 移动端数据采集技术 | 第26-29页 |
| 2.4.1 静态分析技术 | 第26-27页 |
| 2.4.2 动态分析技术 | 第27-28页 |
| 2.4.3 信息采集技术 | 第28-29页 |
| 2.5 LDA主题聚类 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 移动新闻APP的溯源分析的研究 | 第31-47页 |
| 3.1 基于Android逆向分析的移动数据采集 | 第31-33页 |
| 3.1.1 数据来源 | 第31页 |
| 3.1.2 通信流量捕获 | 第31-32页 |
| 3.1.3 数据采集 | 第32-33页 |
| 3.2 社会网络的构建 | 第33-38页 |
| 3.2.1 话题聚类 | 第34-36页 |
| 3.2.2 社会网络的构建 | 第36-38页 |
| 3.3 移动新闻APP用户影响力衡量算法 | 第38-45页 |
| 3.3.1 PageRank算法的局限性 | 第38-39页 |
| 3.3.2 用户交互行为分析 | 第39-41页 |
| 3.3.3 改进的用户影响力NAUR算法 | 第41-45页 |
| 3.3.4 收敛性分析 | 第45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 移动新闻APP的溯源分析系统的实现 | 第47-56页 |
| 4.1 通信流量捕获模块 | 第47页 |
| 4.2 数据采集模块 | 第47-52页 |
| 4.2.1 通信协议分析 | 第48-50页 |
| 4.2.2 移动数据采集 | 第50-52页 |
| 4.3 社会网络构建模块 | 第52-54页 |
| 4.4 用户影响力计算模块 | 第54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第56-63页 |
| 5.1 实验环境 | 第56页 |
| 5.2 移动新闻APP数据采集 | 第56-57页 |
| 5.2.1 评价指标 | 第56页 |
| 5.2.2 实验结果与分析 | 第56-57页 |
| 5.3 用户影响力评估 | 第57-62页 |
| 5.3.1 数据集合 | 第57页 |
| 5.3.2 评价指标 | 第57-58页 |
| 5.3.3 实验结果及分析 | 第58-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 工作总结 | 第63-64页 |
| 6.2 未来展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第69页 |
