| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的研究工作 | 第11-13页 |
| 1.3.1 微博能否被转发 | 第11-12页 |
| 1.3.2 微博的转发规模和数量 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第15-24页 |
| 2.1 分类模型与回归模型 | 第15-20页 |
| 2.1.1 分类模型 | 第15-19页 |
| 2.1.2 回归模型 | 第19-20页 |
| 2.2 矩阵分解模型 | 第20-22页 |
| 2.3 评价标准 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 微博情感和用户角色对微博转发的影响 | 第24-34页 |
| 3.1 微博情感对微博转发行为的影响 | 第24-30页 |
| 3.1.1 文本情感分析介绍 | 第24-25页 |
| 3.1.2 微博文本情感分析引擎设计 | 第25-29页 |
| 3.1.3 微博文本情感对微博转发行为的影响 | 第29-30页 |
| 3.2 用户角色对微博转发行为的影响 | 第30-34页 |
| 3.2.1 微博用户角色特征分析 | 第31-32页 |
| 3.2.2 微博用户角色聚类 | 第32-33页 |
| 3.2.3 微博用户角色对微博转发行为的影响 | 第33-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34页 |
| 第四章 两阶段微博转发量预测模型 | 第34-49页 |
| 4.1 微博转发量特性分析 | 第34-37页 |
| 4.2 特征抽取 | 第37-38页 |
| 4.3 一阶段微博转发量预测模型 | 第38-40页 |
| 4.4 两阶段模型预测微博转发量 | 第40-43页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第43-48页 |
| 4.5.1 分类模型选择 | 第43-44页 |
| 4.5.2 两阶段模型与一阶段模型对比实验 | 第44-45页 |
| 4.5.3 参数选择实验 | 第45-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于粉丝意愿和转发影响力的微博转发量预测模型 | 第49-58页 |
| 5.1 微博转发过程分析 | 第49-50页 |
| 5.2 基于粉丝转发意愿和转发影响力的微博转发量预测模型 | 第50-54页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第54-57页 |
| 5.3.1 实验数据介绍 | 第54页 |
| 5.3.2 实验结果对比 | 第54-56页 |
| 5.3.3 参数学习有效性实验 | 第56-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第64页 |