基于话题互动超网络的企业微博粉丝兴趣聚类方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究目标及内容 | 第13-14页 |
| 1.2.1 研究目标 | 第13页 |
| 1.2.2 研究内容 | 第13页 |
| 1.2.3 结构安排 | 第13-14页 |
| 1.3 研究技术路线与研究方法 | 第14-16页 |
| 第二章 文献综述 | 第16-25页 |
| 2.1 企业微博研究现状 | 第16-18页 |
| 2.1.1 企业微博概念 | 第16页 |
| 2.1.2 企业微博主要研究内容 | 第16-18页 |
| 2.2 微博粉丝研究概述 | 第18-20页 |
| 2.2.1 微博粉丝概念 | 第18页 |
| 2.2.2 微博粉丝特征 | 第18-19页 |
| 2.2.3 微博粉丝参与行为研究 | 第19-20页 |
| 2.3 超网络研究概述 | 第20-23页 |
| 2.3.1 超网络定义与特征 | 第20-21页 |
| 2.3.2 超网络研究方法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 基于超网络的微博研究现状 | 第22-23页 |
| 2.4 聚类研究概述 | 第23-24页 |
| 2.4.1 聚类概述 | 第23-24页 |
| 2.4.2 微博用户聚类研究现状 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 企业微博超网络模型（EBSNM）构建 | 第25-33页 |
| 3.1 建模思路概述 | 第25页 |
| 3.2 话题子网 | 第25-28页 |
| 3.2.1 提取关键词 | 第25-27页 |
| 3.2.2 话题子网 | 第27-28页 |
| 3.3 互动子网 | 第28-29页 |
| 3.4 关注子网 | 第29-30页 |
| 3.5 企业微博超网络模型 | 第30-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于EBSNM的粉丝兴趣聚类方法 | 第33-43页 |
| 4.1 谱聚类理论基础 | 第33-36页 |
| 4.1.1 图的基本概念 | 第33-34页 |
| 4.1.2 图的拉普拉斯矩阵及其性质 | 第34页 |
| 4.1.3 图划分准则 | 第34-35页 |
| 4.1.4 未规范化谱聚类算法 | 第35-36页 |
| 4.2 基于EBSNM的粉丝兴趣特征向量获取 | 第36-40页 |
| 4.2.1 基于话题子网的粉丝兴趣特征向量 | 第37-38页 |
| 4.2.2 粉丝互动兴趣度 | 第38-39页 |
| 4.2.3 基于互动子网的粉丝兴趣特征向量 | 第39-40页 |
| 4.2.4 基于话题互动超网络的粉丝兴趣特征向量 | 第40页 |
| 4.3 粉丝兴趣相似度的计算 | 第40-41页 |
| 4.4 粉丝兴趣相似性连接图的构造 | 第41页 |
| 4.5 拉普拉斯矩阵的计算 | 第41-42页 |
| 4.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 三只松鼠企业微博研究实例 | 第43-57页 |
| 5.1 实验环境 | 第43页 |
| 5.2 实验数据采集 | 第43-46页 |
| 5.2.1 微博数据抓取 | 第43-45页 |
| 5.2.2 粉丝判别方法 | 第45-46页 |
| 5.3 提取关键词 | 第46-49页 |
| 5.3.1 切词与分词 | 第46-47页 |
| 5.3.2 提取关键词 | 第47-49页 |
| 5.4 实验分析 | 第49-56页 |
| 5.4.1 实验数据统计 | 第49-50页 |
| 5.4.2 实验评价指标 | 第50-51页 |
| 5.4.3 实验结果 | 第51-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 结论 | 第57-59页 |
| 6.1 总结 | 第57-58页 |
| 6.2 不足与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附件 | 第66页 |
