突发事件下社交媒体用户的协同行为研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第16-18页 |
| 1.2 当前研究现状与趋势 | 第18-21页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第21-22页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第22-24页 |
| 第2章 基础知识介绍 | 第24-36页 |
| 2.1 网络拓扑属性与指标 | 第24-27页 |
| 2.1.1 节点邻居、度与度分布 | 第24-25页 |
| 2.1.2 社团结构与模块度指标 | 第25页 |
| 2.1.3 节点度相关性与同配性系数 | 第25-26页 |
| 2.1.4 聚类系数 | 第26-27页 |
| 2.1.5 其它网络概念和指标 | 第27页 |
| 2.2 网络类型 | 第27-31页 |
| 2.2.1 普通网络 | 第28页 |
| 2.2.2 二分网络 | 第28页 |
| 2.2.3 异构信息网络 | 第28-30页 |
| 2.2.4 多层网络 | 第30-31页 |
| 2.3 复杂网络模型 | 第31-34页 |
| 2.3.1 随机网络模型 | 第31-32页 |
| 2.3.2 小世界网络模型 | 第32-33页 |
| 2.3.3 无标度网络模型 | 第33-34页 |
| 2.4 哈希标签简介 | 第34-36页 |
| 第3章 社交媒体用户协同注意力监测 | 第36-54页 |
| 3.1 引言 | 第36-37页 |
| 3.2 相关工作 | 第37-38页 |
| 3.3 数据采集 | 第38-40页 |
| 3.4 群体注意力转移模型 | 第40-44页 |
| 3.4.1 注意力转移网络 | 第40-42页 |
| 3.4.2 时间窗口长度选取 | 第42-44页 |
| 3.5 群体注意力监测 | 第44-50页 |
| 3.5.1 网络度量指标 | 第44-47页 |
| 3.5.2 突发事件下群体注意力转移模式 | 第47-50页 |
| 3.6 零模型和非突发事件下用户注意力转移模式 | 第50-52页 |
| 3.6.1 零模型 | 第50-51页 |
| 3.6.2 非突发事件下用户注意力转移模式 | 第51-52页 |
| 3.7 本章小结 | 第52-54页 |
| 第4章 突发事件下舆情监测的用户抽样 | 第54-68页 |
| 4.1 引言 | 第54-55页 |
| 4.2 注意力抽样问题描述 | 第55页 |
| 4.3 图抽样相关研究工作 | 第55-58页 |
| 4.4 注意力抽样准则与随机抽样方法 | 第58-61页 |
| 4.4.1 抽样准则 | 第58-60页 |
| 4.4.2 随机抽样算法 | 第60-61页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第61-66页 |
| 4.5.1 实验使用数据集 | 第61页 |
| 4.5.2 对比算法介绍 | 第61-62页 |
| 4.5.3 方法评价指标 | 第62-63页 |
| 4.5.4 实验结果总体分析 | 第63-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-68页 |
| 第5章 突发事件下用户在线参与话题预测 | 第68-84页 |
| 5.1 引言 | 第68-69页 |
| 5.2 相关工作介绍 | 第69-70页 |
| 5.3 基于异构图的信息扩散 | 第70-74页 |
| 5.3.1 用户参与话题异构图构造 | 第70-72页 |
| 5.3.2 用户相似性度举 | 第72-74页 |
| 5.4 仿真实验 | 第74-82页 |
| 5.4.1 实验数据集 | 第74页 |
| 5.4.2 对比算法介绍 | 第74-76页 |
| 5.4.3 方法评价指标 | 第76-77页 |
| 5.4.4 试验结果分析 | 第77-82页 |
| 5.5 本章小结 | 第82-84页 |
| 第6章 突发事件下在线自组织互助系统有效性研究 | 第84-110页 |
| 6.1 引言 | 第84-85页 |
| 6.2 相关工作 | 第85-86页 |
| 6.3 研究问题描述 | 第86-88页 |
| 6.4 数据收集过程 | 第88-89页 |
| 6.5 哈希标签频道内容分类 | 第89-91页 |
| 6.5.1 基准分类方案介绍 | 第89页 |
| 6.5.2 先导性研究和分类方案完善 | 第89-91页 |
| 6.5.3 人工标注过程 | 第91页 |
| 6.6 自组织互助系统有效性分析 | 第91-98页 |
| 6.6.1 功能类别分布 | 第91-95页 |
| 6.6.2 功能类别随时间演化趋势 | 第95页 |
| 6.6.3 用户注意力分布 | 第95-97页 |
| 6.6.4 关键内容传播情况 | 第97-98页 |
| 6.7 自动分类算法研究 | 第98-109页 |
| 6.7.1 实验设置介绍 | 第99页 |
| 6.7.2 文本预处理过程 | 第99-100页 |
| 6.7.3 特征选取 | 第100-102页 |
| 6.7.4 分类器介绍 | 第102-106页 |
| 6.7.5 分类结果评价指标 | 第106-107页 |
| 6.7.6 仿真实验结果 | 第107-109页 |
| 6.8 本章小结 | 第109-110页 |
| 第7章 工作总结与展望 | 第110-112页 |
| 7.1 工作总结 | 第110-111页 |
| 7.2 研究展望 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-128页 |
| 致谢 | 第128-130页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第130-131页 |
