基于图模型的微博数据分析与管理
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-16页 |
| 第一章 引言 | 第16-28页 |
| ·微博的背景知识 | 第16-17页 |
| ·微博数据的基本特点 | 第17-18页 |
| ·微博数据挖掘研究 | 第18-24页 |
| ·微博中反垃圾处理 | 第19-23页 |
| ·基于图模型的群体观点挖掘 | 第23-24页 |
| ·二分图的数据管理 | 第24页 |
| ·微博数据挖掘的要求与挑战 | 第24-26页 |
| ·主要贡献 | 第26-27页 |
| ·组织结构 | 第27-28页 |
| 第二章 预备知识和研究进展 | 第28-40页 |
| ·预备知识 | 第28-30页 |
| ·研究进展 | 第30-40页 |
| ·反垃圾处理 | 第30-34页 |
| ·主题摘要 | 第34-38页 |
| ·二分图的数据管理和分析 | 第38-40页 |
| 第三章 微博数据挖掘预处理之反垃圾处理 | 第40-58页 |
| ·垃圾用户检测的问题定义 | 第42页 |
| ·垃圾用户的行为建模 | 第42-43页 |
| ·基于重用距离的检测模型 | 第43-44页 |
| ·重用检测模型 | 第43-44页 |
| ·基于重用检测模型的垃圾用户检测算法 | 第44-50页 |
| ·基于语句级别的检测算法 | 第45-46页 |
| ·基于词项级别的检测算法 | 第46-50页 |
| ·基于转发关系的垃圾用户群体发现 | 第50页 |
| ·复杂度分析 | 第50页 |
| ·反垃圾检测实验 | 第50-56页 |
| ·数据集介绍 | 第50-51页 |
| ·垃圾用户的评判标准 | 第51-52页 |
| ·基准测试算法 | 第52页 |
| ·检测算法的性能比较 | 第52-53页 |
| ·检测算法的执行效率比较 | 第53-55页 |
| ·垃圾用户群体发现 | 第55页 |
| ·实验结果讨论 | 第55-56页 |
| ·本章小节 | 第56-58页 |
| 第四章 微博的群体观点挖掘 | 第58-88页 |
| ·群体观点挖掘问题 | 第59-60页 |
| ·基于随机游走的群体观点挖掘 | 第60-64页 |
| ·代表性词项选取 | 第60-61页 |
| ·TWU模型 | 第61-62页 |
| ·基于TWU图模型的随机游走算法 | 第62-64页 |
| ·时间敏感性随机游走算法 | 第64-69页 |
| ·时间相关性度量 | 第65-67页 |
| ·基于TWU图的时间敏感性随机游走算法 | 第67-69页 |
| ·基于随机游走的图聚类算法 | 第69-71页 |
| ·基于最近邻的图聚类算法 | 第69页 |
| ·增量式的随机游走算法 | 第69-71页 |
| ·复杂性分析 | 第71页 |
| ·群体观点挖掘实验 | 第71-85页 |
| ·微博数据集介绍 | 第71-72页 |
| ·群体观点挖掘算法评估标准 | 第72页 |
| ·基准测试算法 | 第72-73页 |
| ·群体观点挖掘实验的结果和分析 | 第73-85页 |
| ·本章小节 | 第85-88页 |
| 第五章 二分图数据管理 | 第88-102页 |
| ·二分图的代数 | 第88-92页 |
| ·原子操作 | 第89-91页 |
| ·基于极大星型图的原子操作实现 | 第91-92页 |
| ·二分图索引和存储 | 第92-99页 |
| ·二分图索引设计 | 第93-94页 |
| ·星型图的签名技术 | 第94-95页 |
| ·二分图的数据块设计 | 第95-96页 |
| ·二分图的查询 | 第96-97页 |
| ·二分图的更新 | 第97-99页 |
| ·二分图实验 | 第99-100页 |
| ·实验数据集 | 第99页 |
| ·二分图查询算法 | 第99页 |
| ·二分图查询性能比较 | 第99-100页 |
| ·本章小节 | 第100-102页 |
| 第六章 总结与展望 | 第102-106页 |
| ·未来工作与展望 | 第103-106页 |
| 参考文献 | 第106-116页 |
| 攻读博士学位期间发表论文 | 第116-118页 |
| 致谢 | 第118页 |
