移动社交网络结构和行为研究及其应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-25页 |
| ·研究背景与意义 | 第16-18页 |
| ·国内外研究现状 | 第18-23页 |
| ·移动社交网络结构及行为研究现状 | 第18-20页 |
| ·多层社交网络研究现状 | 第20-21页 |
| ·移动社交网络上的垃圾信息过滤研究现状 | 第21-23页 |
| ·本文研究内容 | 第23页 |
| ·本文组织结构 | 第23-25页 |
| 第二章 移动社交网络研究综述 | 第25-32页 |
| ·社交网络结构和行为研究综述 | 第25-28页 |
| ·信息过滤研究综述 | 第28-31页 |
| ·基于规则的过滤方法 | 第28-29页 |
| ·基于分类的过滤算法 | 第29-30页 |
| ·基于社会网络的过滤算法 | 第30-31页 |
| ·集成算法 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 移动社交网络结构和行为研究 | 第32-59页 |
| ·问题的提出 | 第32-33页 |
| ·数据集说明 | 第33-34页 |
| ·移动社交网络结构研究 | 第34-50页 |
| ·全局结构研究 | 第34-42页 |
| ·中观结构研究 | 第42-48页 |
| ·Bow_tie 模型 | 第48-50页 |
| ·动力学研究 | 第50-58页 |
| ·相关研究 | 第50-51页 |
| ·大型爆发性短信网络动力学研究 | 第51-56页 |
| ·转发模式 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 移动社交网络中的亲属关系预测研究 | 第59-76页 |
| ·问题与相关研究 | 第59-60页 |
| ·移动社交网络中的亲属网络研究 | 第60-65页 |
| ·亲属关系定义及亲属网络提取 | 第60-61页 |
| ·亲属网络结构及行为分析 | 第61-65页 |
| ·移动社交网络中的亲属关系预测 | 第65-71页 |
| ·特征选择 | 第65-67页 |
| ·算法设计 | 第67-70页 |
| ·评价指标 | 第70-71页 |
| ·实验验证 | 第71-74页 |
| ·亲属关系存在性预测 | 第72-73页 |
| ·亲属关系类别性预测 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 第五章 多层社交网络身份识别 | 第76-92页 |
| ·问题的提出 | 第76-78页 |
| ·相关研究 | 第78-80页 |
| ·基于能量最低的双层网络身份识别 | 第80-87页 |
| ·问题定义及框架 | 第80-82页 |
| ·基于用户行为相似度的能量模型 | 第82-83页 |
| ·双层网络中的身份预测模型 | 第83-85页 |
| ·集成算法 | 第85-86页 |
| ·算法复杂性 | 第86-87页 |
| ·实验验证 | 第87-90页 |
| ·实验数据 | 第87页 |
| ·实验结果及分析 | 第87-90页 |
| ·本章小结 | 第90-92页 |
| 第六章 移动社交网络上的信息过滤 | 第92-115页 |
| ·问题的提出 | 第92-95页 |
| ·相关研究 | 第95-97页 |
| ·多强度自反馈垃圾信息智能过滤方法 | 第97-101页 |
| ·多强度自反馈系统框架 | 第97-98页 |
| ·漏斗模型 | 第98-99页 |
| ·自反馈信息过滤算法 | 第99-101页 |
| ·方法小结 | 第101页 |
| ·海量信息流量过滤算法 | 第101-111页 |
| ·基于缓存抽样的群发垃圾信息过滤方法 | 第102-105页 |
| ·基于社会网络的信息过滤方法 | 第105-109页 |
| ·基于频繁时域区的海量垃圾信息过滤方法 | 第109-110页 |
| ·方法小结 | 第110-111页 |
| ·实验验证 | 第111-114页 |
| ·评价指标 | 第111-112页 |
| ·准确率分析 | 第112-113页 |
| ·过滤速度分析 | 第113页 |
| ·自反馈效率分析 | 第113-114页 |
| ·本章小结 | 第114-115页 |
| 第七章 工作总结和展望 | 第115-117页 |
| ·本文工作总结 | 第115页 |
| ·进一步研究工作 | 第115-117页 |
| 致谢 | 第117-119页 |
| 参考文献 | 第119-137页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第137-139页 |
