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基于多源移动数据的社会网络关系强度测量技术研究

摘要第10-11页
ABSTRACT第11-12页
第一章 绪论第13-18页
    1.1 研究背景第13-16页
        1.1.1 社会网络与社会网络分析第13-14页
        1.1.2 社会网络关系强度第14页
        1.1.3 移动社会网络关系第14-15页
        1.1.4 小结第15-16页
    1.2 研究内容第16-17页
    1.3 论文组织结构第17-18页
第二章 相关技术研究第18-27页
    2.1 移动社会网络关系数据获取第18-20页
        2.1.1 关系数据获取方法的发展第18-19页
        2.1.2 移动社会网络关系数据获取第19-20页
        2.1.3 比较与结论第20页
    2.2 移动社会网络数据处理第20-23页
        2.2.1 社会网络数据特点第20-21页
        2.2.2 移动社会网络数据特点第21页
        2.2.3 移动社会网络数据处理典型架构第21-22页
        2.2.4 分析与结论第22-23页
    2.3 移动社会网络关系强度测量第23-26页
        2.3.1 社会网络关系第23页
        2.3.2 关系强度测量第23-24页
        2.3.3 移动关系测量方法第24-25页
        2.3.4 分析与结论第25-26页
    2.4 小结第26-27页
第三章 多源移动社会网络分析模型第27-35页
    3.1 模型概述第27-29页
        3.1.1 多源移动社会网络分析过程第27-28页
        3.1.2 模型整体结构第28-29页
    3.2 数据模型第29-31页
        3.2.1 数据模型设计第29-30页
        3.2.2 基于JSON的数据模型实现第30-31页
    3.3 多源可视化模型第31-33页
        3.3.1 多源可视化模型设计第31-32页
        3.3.2 基于Networkx的多源可视化模型实现第32-33页
    3.4 小结第33-35页
第四章 多源移动关系数据处理与分析第35-52页
    4.1 总体结构描述第35-36页
    4.2 基于代理的多源移动数据处理机制第36-40页
        4.2.1 代理机制设计目标第36-37页
        4.2.2 基于代理的多源移动数据处理过程第37-38页
        4.2.3 基于规则的多源异常数据处理机制第38-40页
    4.3 线性回归的多源移动关系强度聚合测量方法第40-50页
        4.3.1 问题描述与定义第40页
        4.3.2 线性回归模型与机器学习过程第40-42页
        4.3.3 多源关系测量模型生成方法第42-50页
    4.4 本章小结第50-52页
第五章 原型系统实现与实验验证第52-64页
    5.1 原型系统实现与展示第52-56页
        5.1.1 实验环境搭建第52页
        5.1.2 移动端设计与实现第52-54页
        5.1.3 移动数据展示第54页
        5.1.4 服务端实现与展示第54-56页
    5.2 实验验证与评估第56-63页
        5.2.1 数据集准备与分析第56-59页
        5.2.2 算法验证第59-61页
        5.2.3 算法准确度第61-63页
        5.2.4 算法评价第63页
    5.3 小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-70页
作者在学期间取得的学术成果第70-71页
作者在学术期间参加的科研项目第71页

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