| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 研究现状与发展趋势 | 第12-16页 |
| 1.2.1 意见领袖识别技术的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 意见领袖的发展趋势 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 社交网络环境下意见领袖挖掘理论 | 第18-25页 |
| 2.1 社交网络意见领袖概述 | 第18-22页 |
| 2.1.1 社交网络介绍 | 第18-19页 |
| 2.1.2 意见领袖概念 | 第19-20页 |
| 2.1.3 社交网络意见领袖特点 | 第20页 |
| 2.1.4 社交网络环境下的意见领袖研究 | 第20-22页 |
| 2.2 意见领袖识别方法 | 第22-24页 |
| 2.2.1 基于统计学的挖掘方法 | 第22页 |
| 2.2.2 基于社会网络分析的挖掘方法 | 第22-23页 |
| 2.2.3 基于聚类分析的挖掘方法 | 第23页 |
| 2.2.4 其他挖掘方法 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 PAGERANK算法应用于潜在意见领袖挖掘研究 | 第25-32页 |
| 3.1 PageRank算法描述 | 第25-27页 |
| 3.2 PageRank算法应用分析 | 第27-29页 |
| 3.3 PageRank在潜在意见领袖中应用分析 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第4章 基于用户特征的潜在意见领袖识别方法 | 第32-44页 |
| 4.1 社交网络理论 | 第32-36页 |
| 4.1.1 小世界效应 | 第32-33页 |
| 4.1.2 虚拟社交网络建立 | 第33-34页 |
| 4.1.3 中心性分析 | 第34-36页 |
| 4.2 用户特征分析 | 第36-37页 |
| 4.3 潜在意见领袖分析 | 第37-38页 |
| 4.4 基于用户特征的潜在意见领袖识别模型 | 第38-42页 |
| 4.4.1 潜在意见领袖合理性论证 | 第38-39页 |
| 4.4.2 潜在意见领袖假设与定义 | 第39-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第5章 实验设计与分析 | 第44-51页 |
| 5.1 实验设计与分析 | 第44-50页 |
| 5.2 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |