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多维度微博用户影响力分析技术研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第13-21页
    1.1 研究背景及意义第13-15页
    1.2 国内外研究现状第15-18页
        1.2.1 社交网络中用户影响力的定义第15页
        1.2.2 用户影响力研究现状第15-18页
    1.3 本文主要工作第18-19页
    1.4 论文组织结构第19-21页
第二章 微博用户影响力分析的关键问题第21-33页
    2.1 用户影响力与用户行为第21-24页
    2.2 本文研究对象第24-29页
        2.2.1 微吧简介第24-25页
        2.2.2 微吧用户网络的表示第25页
        2.2.3 微吧用户交互模式与传播机制第25-27页
        2.2.4 微吧数据采集与预处理第27-29页
    2.3 本文研究思路和方法第29-33页
        2.3.1 本文研究思路第29-31页
        2.3.2 本文研究方法第31页
        2.3.3 实验数据采集方法第31-33页
第三章 基于用户评论行为的用户影响力分析第33-45页
    3.1 基于随机游走思想的用户影响力分析第33-36页
        3.1.1 Page Rank算法第33-34页
        3.1.2 Leader Rank算法第34-35页
        3.1.3 Page Rank算法和Leader Rank算法的不足第35-36页
    3.2 微博活动网络第36-38页
        3.2.1 微博中的活动网络第36页
        3.2.2 微博活动网络构建算法第36-38页
    3.3 基于用户评论行为的微博用户影响力分析第38-41页
        3.3.1 基本思想第38-40页
        3.3.2 ANR算法第40-41页
        3.3.3 算法流程第41页
    3.4 实验及结果分析第41-44页
        3.4.1 数据集第41页
        3.4.2 对比算法第41页
        3.4.3 实验结果及分析第41-44页
    3.5 本章小结第44-45页
第四章 基于中心性的用户影响力分析第45-57页
    4.1 网络中的节点中心性第45-49页
        4.1.1 度中心性第46-47页
        4.1.2 介数中心性第47页
        4.1.3 接近中心性第47-48页
        4.1.4 特征向量中心性第48页
        4.1.5 k-壳与k-核第48-49页
    4.2 用户行为和网络结构相结合的用户影响力分析算法Ks RN第49-53页
        4.2.1 微吧网络拓扑结构的重构第50-51页
        4.2.2 基于网络重构的k-壳用户影响力分析算法Ks RN第51-52页
        4.2.3 算法流程第52-53页
    4.3 实验及结果分析第53-56页
        4.3.1 数据集第53页
        4.3.2 对比算法第53页
        4.3.3 评价指标第53-55页
        4.3.4 实验结果及分析第55-56页
    4.4 本章小结第56-57页
第五章 多维度融合的用户影响力分析第57-65页
    5.1 基本思想第57-59页
    5.2 用户行为有效性度量方法SIM第59-60页
        5.2.1 用户评论行为的有效性指数第59-60页
        5.2.2 用户发布行为的有效性指数第60页
    5.3 多维度融合的用户影响力分析MDUIR第60-61页
        5.3.1 融合好友关系网络和用户评论行为的微博网络模型IN第60-61页
        5.3.2 MDUIR算法第61页
        5.3.3 算法流程第61页
    5.4 实验及结果分析第61-63页
        5.4.1 数据集第61页
        5.4.2 对比算法第61-62页
        5.4.3 评价指标第62页
        5.4.4 实验结果及分析第62-63页
    5.5 本章小结第63-65页
第六章 总结第65-67页
    6.1 本文工作总结第65-66页
    6.2 下一步研究展望第66-67页
致谢第67-69页
参考文献第69-73页
作者简历第73页

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