媒体微博转发预测研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 问题分析 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的组织与结构 | 第13-14页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第14-26页 |
| 2.1 回归分析 | 第14-16页 |
| 2.1.1 曲线拟合 | 第14-15页 |
| 2.1.2 回归模型的评价指标 | 第15-16页 |
| 2.2 最优化方法 | 第16-23页 |
| 2.2.1 最小二乘法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 迭代优化算法 | 第18-23页 |
| 2.3 C | 第23-26页 |
| 第3章 媒体微博转发预测背景 | 第26-34页 |
| 3.1 微博传播机制 | 第26-29页 |
| 3.1.1 微博关注和转发 | 第26-27页 |
| 3.1.2 微博的转发结构 | 第27-29页 |
| 3.1.3 微博转发数的时变性 | 第29页 |
| 3.2 媒体微博研究 | 第29-34页 |
| 3.2.1 媒体微博的定义 | 第29-31页 |
| 3.2.2 媒体微博的传播效果评价 | 第31页 |
| 3.2.3 媒体微博转发规律 | 第31-34页 |
| 第4章 媒体微博转发预测方案 | 第34-45页 |
| 4.1 数据获取 | 第34-36页 |
| 4.2 时间序列拟合预测 | 第36-38页 |
| 4.3 拟合预测的误差修正 | 第38-44页 |
| 4.3.1 拟合预测的回归修正模型 | 第38-41页 |
| 4.3.2 按微博特征分组建立的修正模型 | 第41-44页 |
| 4.4 预测实验结果及分析 | 第44-45页 |
| 4.4.1 实验方法 | 第44页 |
| 4.4.2 实验结果及分析 | 第44-45页 |
| 第5章 媒体微博监视分析工具 | 第45-53页 |
| 5.1 列表区 | 第46-49页 |
| 5.2 状态栏 | 第49-50页 |
| 5.3 图表区 | 第50-53页 |
| 第6章 总结 | 第53-55页 |
| 6.1 本文的创新点 | 第53页 |
| 6.2 研究展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 研究生阶段取得的主要学术成果 | 第59页 |
