| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 社交网络的采样算法 | 第14-22页 |
| 2.1 社交网络采样模型与基本假设 | 第14-15页 |
| 2.2 采样理论基础 | 第15-16页 |
| 2.3 社交网络常用采样算法 | 第16-21页 |
| 2.3.1 随机采样 | 第16-17页 |
| 2.3.2 广度优先搜索采样 | 第17-18页 |
| 2.3.3 滚雪球采样 | 第18页 |
| 2.3.4 随机行走采样 | 第18-20页 |
| 2.3.5 Metropolis-Hastings随机行走采样 | 第20-21页 |
| 2.4 小结 | 第21-22页 |
| 第三章 无偏延迟采样算法研究 | 第22-32页 |
| 3.1 基于MHRW算法的改进 | 第22-24页 |
| 3.1.1 无偏延迟采样算法研究 | 第22-23页 |
| 3.1.2 UD采样算法的无偏性 | 第23-24页 |
| 3.2 采样算法的评价指标 | 第24-25页 |
| 3.3 数据集介绍 | 第25页 |
| 3.4 拓扑特征量的估计对比 | 第25-31页 |
| 3.4.1 网络度分布分析 | 第25-27页 |
| 3.4.2 网络传递性和同配率分析 | 第27-28页 |
| 3.4.3 网络的探测能力与参数选取 | 第28-30页 |
| 3.4.4 算法的采样节点分布 | 第30-31页 |
| 3.5 小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于无偏延迟采样的网络爬虫系统 | 第32-44页 |
| 4.1 网络爬虫系统框架 | 第32-33页 |
| 4.2 关键技术研究 | 第33-37页 |
| 4.2.1 网页信息抽取技术 | 第33-35页 |
| 4.2.2 用户认证与反爬 | 第35-36页 |
| 4.2.3 数据收敛性的判断 | 第36-37页 |
| 4.3 系统关键模块设计 | 第37-41页 |
| 4.3.1 用户节点选择模块 | 第38-41页 |
| 4.3.2 数据库设计 | 第41页 |
| 4.4 实际运行结果 | 第41-43页 |
| 4.4.1 实际采样数据 | 第41-42页 |
| 4.4.2 采样算法的实际收敛性分析 | 第42-43页 |
| 4.5 小结 | 第43-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-45页 |
| 5.1 本文研究工作总结 | 第44页 |
| 5.2 今后工作展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目和研究成果 | 第51页 |