| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-17页 |
| ·微博研究现状 | 第12-14页 |
| ·节点影响力研究现状 | 第14-17页 |
| ·本文的主要工作 | 第17页 |
| ·论文组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 节点影响力理论与方法 | 第18-27页 |
| ·节点影响力 | 第18-19页 |
| ·网络科学领域节点影响力 | 第19-21页 |
| ·度中心性（Degree Centrality） | 第19-20页 |
| ·介数中心性（Betweeness centrality） | 第20-21页 |
| ·接近中心性（Closeness centrality） | 第21页 |
| ·特征向量中心性（Eigenvector centrality） | 第21页 |
| ·信息检索领域中的节点影响力 | 第21-26页 |
| ·PageRank 算法 | 第22-23页 |
| ·HITS 算法 | 第23-24页 |
| ·LeaderRank 算法 | 第24-26页 |
| ·加权网络中节点影响力研究 | 第26-27页 |
| 第3章 微博节点影响力模型 | 第27-36页 |
| ·微博节点影响力 | 第27-31页 |
| ·微博网络结构 | 第27-30页 |
| ·微博节点影响力影响因素分析 | 第30-31页 |
| ·基于微博用户行为的影响力评价模型——FreeRank | 第31-36页 |
| 第4章 实证及数据分析 | 第36-49页 |
| ·数据集描述 | 第36-38页 |
| ·基于网络科学的微博节点影响力分析 | 第38-41页 |
| ·微博的复杂网络特性分析 | 第38-40页 |
| ·节点中心性排名 | 第40-41页 |
| ·基于 FreeRank 的微博节点影响力评价 | 第41-49页 |
| ·LeaderRank 算法结果分析 | 第41-43页 |
| ·FreeRank 算法实现 | 第43-45页 |
| ·FreeRank 算法结果分析 | 第45-48页 |
| ·FreeRank 算法的优点与不足 | 第48-49页 |
| 第5章 总结及未来工作 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第55页 |
