微博关键用户和用户社区网络挖掘研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的结构与内容 | 第16-18页 |
| 第2章 相关概念和技术 | 第18-24页 |
| 2.1 新浪微博简介 | 第18-19页 |
| 2.1.1 服务功能 | 第18页 |
| 2.1.2 使用特点 | 第18-19页 |
| 2.2 关键用户挖掘 | 第19-20页 |
| 2.2.1 关键用户的概念 | 第19-20页 |
| 2.2.2 关键用户挖掘技术 | 第20页 |
| 2.3 社区网络挖掘 | 第20-23页 |
| 2.3.1 社区网络概念 | 第20-22页 |
| 2.3.2 社区网络挖掘技术 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 微博用户数据的抽取和存储 | 第24-44页 |
| 3.1 用户数据抽取方式 | 第24-39页 |
| 3.1.1 新浪微博开放平台 | 第24-26页 |
| 3.1.2 网络爬虫模拟登陆 | 第26-32页 |
| 3.1.3 两种获取数据的方法对比 | 第32-34页 |
| 3.1.4 多用户多应用轮回切换调用API | 第34-39页 |
| 3.2 数据解析和存储 | 第39-41页 |
| 3.2.1 数据解析 | 第39-40页 |
| 3.2.2 数据存储 | 第40-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-44页 |
| 第4章 微博关键用户挖掘 | 第44-54页 |
| 4.1 微博关键用户的识别依据 | 第44-47页 |
| 4.1.1 微博用户特征 | 第44-45页 |
| 4.1.2 微博用户分组 | 第45-47页 |
| 4.2 微博用户影响力评价体系 | 第47-48页 |
| 4.3 微博关键用户识别模型构建 | 第48-52页 |
| 4.3.1 模型指标定量化 | 第48-50页 |
| 4.3.2 微博关键用户识别流程 | 第50页 |
| 4.3.3 实验及结果 | 第50-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 微博用户社区网络挖掘 | 第54-66页 |
| 5.1 微博用户社区网络特征和相关计算 | 第54-56页 |
| 5.1.1 微博用户社区特征 | 第54-55页 |
| 5.1.2 微博用户社区网相关计算 | 第55-56页 |
| 5.2 挖掘结果的评价和挖掘流程 | 第56-59页 |
| 5.2.1 微博用户社区网络挖掘结果评价 | 第56-58页 |
| 5.2.2 微博用户社区挖掘流程 | 第58-59页 |
| 5.3 基于改进的相似度层次聚类社区网络挖掘 | 第59-64页 |
| 5.3.1 微博用户相似度计算 | 第59-61页 |
| 5.3.2 微博用户分层聚类划分的实现 | 第61-63页 |
| 5.3.3 实验结果 | 第63-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第6章 总结和展望 | 第66-68页 |
| 6.1 论文总结 | 第66页 |
| 6.2 进一步展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
