| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究的内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的基本框架 | 第14-15页 |
| 第二章 在线社交网络基本理论研究 | 第15-18页 |
| 2.1 在线社交网络理论基础 | 第15-16页 |
| 2.1.1 六度分割理论 | 第15页 |
| 2.1.2 邓巴数字 | 第15页 |
| 2.1.3 中心性分析 | 第15-16页 |
| 2.1.4 强关系和弱关系 | 第16页 |
| 2.2 在线社交网络行为理论基础 | 第16-18页 |
| 2.2.1 基于社会理论的行为研究 | 第16-17页 |
| 2.2.2 基于网络外部性的行为研究 | 第17-18页 |
| 第三章 在线社交网络整体结构与行为分析 | 第18-37页 |
| 3.1 在线社交网络结构特点 | 第18-27页 |
| 3.1.1 可视化分析 | 第18-20页 |
| 3.1.2 度分布 | 第20-21页 |
| 3.1.3 社团结构研究 | 第21-27页 |
| 3.2 在线社交网络用户行为分析 | 第27-36页 |
| 3.2.1 新浪微博分析 | 第27-28页 |
| 3.2.2 新浪微博数据收集 | 第28页 |
| 3.2.3 新浪微博用户行为分析 | 第28-33页 |
| 3.2.4 微博用户行为分类 | 第33-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 在线社交网络局部结构研究 | 第37-51页 |
| 4.1 算法相关准备 | 第37-38页 |
| 4.2 节点中心性算法的优化 | 第38-41页 |
| 4.2.1 算法优化思想 | 第38-40页 |
| 4.2.2 算法设计 | 第40-41页 |
| 4.2.3 算法收敛性证明 | 第41页 |
| 4.3 节点中心性算法结果分析 | 第41-46页 |
| 4.3.1 μ 值的确定 | 第42-43页 |
| 4.3.2 中心性排序结果对比 | 第43-44页 |
| 4.3.3 算法精度分析 | 第44-45页 |
| 4.3.4 时间复杂性分析 | 第45-46页 |
| 4.4 基于节点的边中心性排序算法 | 第46-50页 |
| 4.4.1 算法思想 | 第46-47页 |
| 4.4.2 算法准确性分析 | 第47-49页 |
| 4.4.3 边和节点排序结果对比 | 第49-50页 |
| 4.5 小结 | 第50-51页 |
| 第五章 在线社交网络结构与行为相互变化的作用和影响 | 第51-65页 |
| 5.1 整体结构和行为的相互作用和影响 | 第51-62页 |
| 5.1.1 行为和度的分布 | 第51-53页 |
| 5.1.2 度对行为的影响 | 第53-59页 |
| 5.1.3 行为对度的影响 | 第59-62页 |
| 5.2 局部结构和行为的相互作用和影响 | 第62-64页 |
| 5.2.1 局部结构指标对鲁棒性的影响 | 第62-64页 |
| 5.2.2 鲁棒性对节点中心性的影响 | 第64页 |
| 5.3 小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65-66页 |
| 6.2 进一步研究工作 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |