基于新浪微博用户的社交网络影响力因素的挖掘与建模实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 社交网络的发展 | 第9页 |
| 1.1.2 微博简介及影响力研究的意义 | 第9-10页 |
| 1.2 发展现状 | 第10-13页 |
| 1.3 成果及意义 | 第13-14页 |
| 1.4 组织架构 | 第14-15页 |
| 第二章 微博用户特征分析 | 第15-35页 |
| 2.1 数据介绍 | 第15页 |
| 2.2 基本特征 | 第15-19页 |
| 2.2.1 用户属性 | 第16-17页 |
| 2.2.2 地域及性别 | 第17-18页 |
| 2.2.3 注册时间 | 第18-19页 |
| 2.3 用户关系分析 | 第19-21页 |
| 2.3.1 入度分析 | 第19-20页 |
| 2.3.2 出度分析 | 第20-21页 |
| 2.4 信息传播特性分析 | 第21-23页 |
| 2.5 话题、用户与信息传播模式的相关性研究 | 第23-34页 |
| 2.5.1 传播模式分析 | 第23-24页 |
| 2.5.2 用户分类 | 第24-25页 |
| 2.5.3 话题分类 | 第25-28页 |
| 2.5.4 关联规则挖掘 | 第28-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 影响力分析及因素挖掘 | 第35-45页 |
| 3.1 转发影响分析实验 | 第35-39页 |
| 3.1.1 影响分析实验方法 | 第36-37页 |
| 3.1.2 洗牌分析实验 | 第37页 |
| 3.1.3 反向分析实验 | 第37页 |
| 3.1.4 实验结果及分析 | 第37-39页 |
| 3.2 用户兴趣与转发行为的相关性分析实验 | 第39-43页 |
| 3.3 用户属性特征 | 第43-44页 |
| 3.3.1 认证类型 | 第43页 |
| 3.3.2 入度特征 | 第43-44页 |
| 3.3.3 活跃度特征 | 第44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于话题的影响力模型 | 第45-59页 |
| 4.1 TPRI模型 | 第45-50页 |
| 4.1.1 PageRank算法 | 第45页 |
| 4.1.2 用户行为特性分析 | 第45-47页 |
| 4.1.3 模型介绍 | 第47-48页 |
| 4.1.4 概率参数计算方法 | 第48-50页 |
| 4.2 模型优势 | 第50-51页 |
| 4.3 实验验证及效果对比 | 第51-53页 |
| 4.3.1 关联性验证 | 第51-52页 |
| 4.3.2 有效性验证 | 第52-53页 |
| 4.4 应用设计及实现 | 第53-57页 |
| 4.4.1 需求分析 | 第53-54页 |
| 4.4.2 功能设计及实现 | 第54-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
