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在线社会网络用户行为模型与应用算法研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-17页
第一章 绪论第17-25页
     ·研究背景第17-19页
     ·研究的目的和意义第19-20页
     ·主要研究内容和创新点第20-23页
     ·论文的结构第23-25页
第二章 用户行为研究概述第25-39页
     ·相关研究内容和基本概念第25-26页
     ·用户行为的实证研究第26-29页
       ·用户行为的时间统计特性研究第26-28页
       ·用户行为的空间统计特性研究第28-29页
     ·用户行为的模型研究第29-34页
       ·任务优先级排队模型第29-31页
       ·自适应兴趣驱动模型第31-32页
       ·非齐次泊松模型第32-33页
       ·其他基于时间特性的行为动力学模型第33-34页
       ·基于空间特性的行为动力学模型第34页
     ·在线社会网络中基于用户行为的若干热点问题第34-37页
       ·用户行为建模第34-35页
       ·角色发现第35-36页
       ·话题发现与演化第36-37页
     ·本章小结第37-39页
第三章 个体层面用户行为建模研究第39-54页
     ·研究背景第39-41页
     ·实证分析第41-47页
       ·数据描述第42-43页
       ·分析结果第43-47页
     ·基于兴趣和交互的个体用户行为模型第47-49页
     ·仿真与讨论第49-53页
     ·本章小结第53-54页
第四章 群体层面用户行为建模研究第54-68页
     ·研究背景第54-56页
     ·实证分析第56-60页
       ·数据描述第56-57页
       ·分析结果第57-60页
     ·基于节点影响力和个体行为习惯的群体用户行为模型第60-63页
     ·仿真与讨论第63-67页
     ·本章小结第67-68页
第五章 基于个体行为特征的节点角色发现第68-84页
     ·研究背景第68-70页
     ·相关工作介绍第70-72页
       ·角色发现第70页
       ·用户行为分析第70-71页
       ·聚类技术第71-72页
     ·基于用户行为分析的特征定义第72-75页
       ·数据描述第72页
       ·特征定义与归一化第72-75页
     ·大规模社会网络中基于聚类的角色发现算法第75-80页
       ·符号与定义第75-77页
       ·算法的处理流程第77页
       ·主节点端的全局聚类第77-78页
       ·子节点端的局部聚类第78-80页
     ·算法评估与实验结果第80-82页
       ·算法评估第80-81页
       ·实验结果第81-82页
     ·本章小结第82-84页
第六章 基于群体事件的话题发现与用户角色研究第84-98页
     ·研究背景第84-86页
     ·相关工作第86-88页
     ·基于隐链接的热点话题关键词与用户覆盖网络关系模型第88-90页
     ·以隐链接的用户行为关系为中心的用户角色与话题发现第90-94页
       ·算法的处理流程第90-91页
       ·基于隐链接的重要用户关系模型构建第91-92页
       ·算法设计第92-94页
     ·实验分析与讨论第94-96页
       ·数据描述第94-95页
       ·重要用户发现与聚类第95页
       ·基于用户群的话题发现第95-96页
     ·本章小结第96-98页
第七章 基于新浪微博的用户行为分析系统SayToYou第98-109页
     ·研究出发点第98-99页
     ·国内外研究现状第99-100页
     ·系统设计与架构第100-103页
       ·总体结构第100-101页
       ·系统结构第101-102页
       ·功能模块第102-103页
     ·关键技术第103-104页
       ·基于工作流思想的分层系统结构第103页
       ·开放式的平台接口设计第103页
       ·可扩展的数据可视化技术第103-104页
     ·系统实现第104-108页
     ·总结第108-109页
第八章 总结与展望第109-112页
     ·研究工作总结第109-110页
     ·下一步研究工作的展望第110-112页
参考文献第112-124页
致谢第124-126页
攻读博士学位期间的科研成果第126页

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