| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 课题的研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 课题的研究意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容及研究方法 | 第14-16页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 社交网络数据采集 | 第17-23页 |
| 2.1 确定研究的社交网络对象 | 第17页 |
| 2.2 对该社交网络的研究目的 | 第17页 |
| 2.3 数据爬虫的设计与实现 | 第17-20页 |
| 2.3.1 开发者授权 | 第17-18页 |
| 2.3.2 FacebookAPI | 第18-19页 |
| 2.3.3 爬虫算法 | 第19-20页 |
| 2.4 数据的预处理 | 第20页 |
| 2.4.1 基于非英文文本内容的数据清洗技术 | 第20页 |
| 2.4.2 基于自定义符号内容的数据清洗技术 | 第20页 |
| 2.4.3 基于目标时区的目标数据清洗技术 | 第20页 |
| 2.5 数据的持久化 | 第20-21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 社交网络中用户行为分析 | 第23-45页 |
| 3.1 社交网络平台的基本特征 | 第23-24页 |
| 3.1.1 单一信息源 | 第23页 |
| 3.1.2 人际关系建立的结构 | 第23页 |
| 3.1.3 时效性强、传播迅速 | 第23-24页 |
| 3.1.4 影响力广泛 | 第24页 |
| 3.2 社交网络的基础理论 | 第24-25页 |
| 3.2.1 六度分隔理论 | 第24页 |
| 3.2.2 邓巴数字理论 | 第24-25页 |
| 3.2.3 强弱关系理论 | 第25页 |
| 3.3 社交网站中用户行为图谱 | 第25-27页 |
| 3.4 用户行为分析 | 第27-34页 |
| 3.4.1 用户发布帖文的时间特征 | 第27-29页 |
| 3.4.2 用户发布帖文的类型特征 | 第29-31页 |
| 3.4.3 用户发布贴文的活跃度特征 | 第31页 |
| 3.4.4 用户发布贴文的内容量特征 | 第31-32页 |
| 3.4.5 用户回复行为的内容量特征 | 第32-33页 |
| 3.4.6 用户回复行为的活跃度特征 | 第33-34页 |
| 3.5 贴文特征分析 | 第34-43页 |
| 3.5.1 贴文发布时间与互动量的关系分析 | 第34-35页 |
| 3.5.2 贴文类型与互动量的关系分析 | 第35-41页 |
| 3.5.3 贴文内容量与互动量的关系分析 | 第41-42页 |
| 3.5.4 贴文的传播特征分析 | 第42-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 影响力评估算法 | 第45-62页 |
| 4.1 社交网络中影响力的定义 | 第45页 |
| 4.2 社交网络中两类节点 | 第45-46页 |
| 4.3 节点影响力的组成因素 | 第46-50页 |
| 4.3.1 贴文节点影响力组成因素 | 第46-47页 |
| 4.3.2 用户节点影响力组成因素 | 第47页 |
| 4.3.3 节点影响力组成因素的权值计算方案 | 第47-49页 |
| 4.3.4 节点影响力函数表达式的计算方案 | 第49-50页 |
| 4.4 PCA主成分分析算法 | 第50-54页 |
| 4.4.1 PCA算法原理 | 第50-54页 |
| 4.5 社交网络中影响力模型 | 第54-61页 |
| 4.5.1 贴文影响力模型 | 第54-58页 |
| 4.5.2 用户影响力模型 | 第58-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 信息传播模型的建立 | 第62-81页 |
| 5.1 传播过程的五个关键点 | 第62-63页 |
| 5.1.1 传播源 | 第62页 |
| 5.1.2 接收者 | 第62页 |
| 5.1.3 信息内容 | 第62页 |
| 5.1.4 传播载体 | 第62-63页 |
| 5.1.5 信息反馈 | 第63页 |
| 5.2 信息传播路径的四种模型 | 第63-65页 |
| 5.2.1 中心发散式传播路径 | 第63-64页 |
| 5.2.2 多关键节点式传播路径 | 第64页 |
| 5.2.3 链式传播路径 | 第64-65页 |
| 5.2.4 蒲公英式传播路径 | 第65页 |
| 5.2.5 Facebook平台的信息传播路径 | 第65页 |
| 5.3 经典传播模型 | 第65-70页 |
| 5.3.1 SIS模型 | 第66-67页 |
| 5.3.2 SIR模型 | 第67-68页 |
| 5.3.3 SEIR模型 | 第68-69页 |
| 5.3.4 经典传染病模型的总结 | 第69-70页 |
| 5.4 信息传播模型 | 第70-73页 |
| 5.4.1 信息传播模型中的节点状态类型及转换方式 | 第70-71页 |
| 5.4.2 SEIR-Pro模型 | 第71-73页 |
| 5.5 社交网络中信息传播趋势研究 | 第73-76页 |
| 5.5.1 用户节点的粉丝量对信息传播的影响 | 第73-74页 |
| 5.5.2 用户节点的知名度对信息传播的影响 | 第74-75页 |
| 5.5.3 用户节点的粉丝质量对信息传播的影响 | 第75页 |
| 5.5.4 贴文节点影响力强弱与信息传播的关系 | 第75-76页 |
| 5.6 信息传播的控制策略 | 第76-79页 |
| 5.6.1 切断传播节点 | 第76-77页 |
| 5.6.2 时间延迟策略 | 第77-78页 |
| 5.6.3 增加新信息,降低话题度 | 第78-79页 |
| 5.7 本章小结 | 第79-81页 |
| 结论 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第86-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |