| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 相关理论及技术 | 第13-25页 |
| 2.1 微博概述 | 第13-16页 |
| 2.1.1 微博特点 | 第13-14页 |
| 2.1.2 微博用户交流机制 | 第14-15页 |
| 2.1.3 微博的网络结构 | 第15-16页 |
| 2.2 意见领袖概述 | 第16-19页 |
| 2.2.1 意见领袖相关概念 | 第16-17页 |
| 2.2.2 意见领袖形成原因 | 第17页 |
| 2.2.3 微博意见领袖特点 | 第17-18页 |
| 2.2.4 意见领袖挖掘过程 | 第18-19页 |
| 2.3 云计算相关技术 | 第19-24页 |
| 2.3.1 Hadoop | 第19-20页 |
| 2.3.2 HDFS | 第20-22页 |
| 2.3.3 MapReduce | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 MapReduce框架下的多目标优化算法 | 第25-37页 |
| 3.1 多目标优化问题概述 | 第25页 |
| 3.2 Skyline查询 | 第25-32页 |
| 3.2.1 Skyline定义和性质 | 第25-27页 |
| 3.2.2 Skyline相关算法 | 第27-32页 |
| 3.3 MapReduce框架下的Skyline计算 | 第32-33页 |
| 3.4 基于MapReduce的BNL算法设计 | 第33-35页 |
| 3.5 基于MapReduce的SFS算法设计 | 第35-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 微博意见领袖评估模型建立 | 第37-48页 |
| 4.1 意见领袖评价体系构建 | 第37-39页 |
| 4.1.1 用户影响力 | 第37-38页 |
| 4.1.2 用户参与度 | 第38-39页 |
| 4.2 意见领袖各指标量化 | 第39-40页 |
| 4.2.1 构建意见领袖属性矩阵 | 第39页 |
| 4.2.2 指标归一化处理 | 第39-40页 |
| 4.3 AHP层次分析法确定指标权重 | 第40-43页 |
| 4.4 微博爬虫系统设计 | 第43-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 实验及结果分析 | 第48-58页 |
| 5.1 实验环境搭建 | 第48-53页 |
| 5.1.1 系统环境 | 第48-49页 |
| 5.1.2 云平台搭建过程 | 第49-53页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第53-57页 |
| 5.2.1 爬虫获取数据集 | 第53-54页 |
| 5.2.2 结果分析 | 第54-57页 |
| 5.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 论文总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 论文总结 | 第58页 |
| 6.2 下一步工作方向 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |