摘要 | 第5-8页 |
ABSTRACT | 第8-10页 |
第一章 绪论 | 第15-23页 |
1.1. 研究背景 | 第15-17页 |
1.2. 研究目的和意义 | 第17-19页 |
1.3. 研究内容和创新点 | 第19-21页 |
1.4. 论文结构 | 第21-23页 |
第二章 社交网络情感行为相关研究概述 | 第23-39页 |
2.1. 复杂网络和社交网络简介 | 第23-25页 |
2.2. 社交网络情感分析简介 | 第25-26页 |
2.3. 人类行为的幂律分布特征 | 第26-29页 |
2.4. 聚类和社团发现相关知识 | 第29-33页 |
2.4.1. 聚类简介 | 第29-30页 |
2.4.2. 社团发现简介 | 第30-32页 |
2.4.3. 情感聚类和情感社团 | 第32-33页 |
2.5. 社交网络节点影响力与情感 | 第33-37页 |
2.5.1. 影响强度 | 第33-34页 |
2.5.2. 影响力节点发现 | 第34-35页 |
2.5.3. 情感与影响力关系 | 第35-37页 |
2.6. 本章小结 | 第37-39页 |
第三章 新浪微博群体分级别情感行为分析及建模仿真 | 第39-51页 |
3.1. 引言 | 第39-40页 |
3.2. 微博情感计算分级 | 第40-42页 |
3.3. 用户分级别情感行为分析 | 第42-45页 |
3.3.1. 微博实验数据 | 第42页 |
3.3.2. 统计分析实验 | 第42-45页 |
3.4. 分级别情感行为模型 | 第45-47页 |
3.5. 仿真实验 | 第47-49页 |
3.6. 本章小结 | 第49-51页 |
第四章 基于多元情感行为时间序列的社交网络用户聚类分析 | 第51-67页 |
4.1 引言 | 第51-52页 |
4.2. 多元情感时间序列构建 | 第52-54页 |
4.2.1. 时间序列简介 | 第52页 |
4.2.2. 微博多元情感向量 | 第52-54页 |
4.3. 微博多元情感分析 | 第54-57页 |
4.3.1. 实验数据 | 第54-55页 |
4.3.2. 社交网络用户群体情感波动分析 | 第55-57页 |
4.4. 用户群体多元情感聚类 | 第57-60页 |
4.4.1. PCA相似性 | 第57-59页 |
4.4.2. 距离相似性 | 第59页 |
4.4.3. 多元情感聚类算法 | 第59-60页 |
4.5. 聚类实验分析 | 第60-66页 |
4.5.1. 用户群体多元情感聚类实验 | 第60-62页 |
4.5.2. 距离相似性作用实验 | 第62-63页 |
4.5.3. 聚类稳定性对比实验 | 第63-65页 |
4.5.4. 聚类情感词频统计实验 | 第65页 |
4.5.5. 主流用户群体情感波动实验 | 第65-66页 |
4.6. 本章小结 | 第66-67页 |
第五章 微博用户情感影响者发现模型 | 第67-83页 |
5.1. 引言 | 第67-68页 |
5.2. 相关工作和本工作特点 | 第68-69页 |
5.3. 情感相似性和同配性 | 第69-73页 |
5.3.1. 同配性概念 | 第69-70页 |
5.3.2. 情感相似性 | 第70-71页 |
5.3.3. 实验数据 | 第71页 |
5.3.4. 情感同配性验证 | 第71-73页 |
5.4. EmotionRank模型 | 第73-77页 |
5.4.1. EmotionRank思想框架 | 第73-74页 |
5.4.2. 主题情感影响者发现 | 第74-75页 |
5.4.3. 整体情感影响者发现 | 第75-76页 |
5.4.4. EmotionRank的优点 | 第76-77页 |
5.5. 实验评估 | 第77-81页 |
5.5.1. 发现主题情感影响者实验 | 第77-78页 |
5.5.2. 发现整体情感影响者实验 | 第78-81页 |
5.6. 本章小结 | 第81-83页 |
第六章 社交网络情感社团发现研究 | 第83-97页 |
6.1. 引言 | 第83-84页 |
6.2. 相关基础工作 | 第84-87页 |
6.2.1. 社交网络情感相似性和同配性 | 第84-86页 |
6.2.2. 两种社团发现算法 | 第86-87页 |
6.3. 情感网络模型 | 第87-89页 |
6.4. 实验分析 | 第89-95页 |
6.4.1. 实验数据 | 第89页 |
6.4.2. 情感社团发现实验 | 第89-91页 |
6.4.3. 对比实验 | 第91-95页 |
6.5. 本章小结 | 第95-97页 |
第七章 总结与展望 | 第97-101页 |
7.1. 研究工作总结 | 第97-98页 |
7.2. 下一步研究工作的展望 | 第98-101页 |
参考文献 | 第101-115页 |
致谢 | 第115-116页 |
攻读博士学位期间的科研成果 | 第116页 |