| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·理论意义 | 第11-12页 |
| ·现实意义 | 第12页 |
| ·研究对象与思路 | 第12-13页 |
| ·研究内容与研究方法 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·研究方法 | 第13-14页 |
| ·技术路线 | 第14-16页 |
| 第二章 相关理论及研究综述 | 第16-29页 |
| ·流动空间的概念 | 第16-18页 |
| ·流动空间的网络城市体系理论借鉴 | 第18-20页 |
| ·相关研究综述 | 第20-29页 |
| ·人文地理学空间观演进综述 | 第20-22页 |
| ·流动空间与城市联系相关研究综述 | 第22-29页 |
| 第三章 基于网络爬虫的腾讯微博空间数据采集 | 第29-39页 |
| ·对象选取——腾讯微博 | 第29-31页 |
| ·微博概述 | 第29页 |
| ·选择腾讯微博的原因 | 第29-30页 |
| ·腾讯微博用户现居地真实性调查 | 第30-31页 |
| ·数据获取路径——腾讯微博开放平台 | 第31-32页 |
| ·腾讯微博开放平台概况 | 第31-32页 |
| ·API可实现的典型功能 | 第32页 |
| ·关键技术——网络爬虫 | 第32-33页 |
| ·网络爬虫的介绍 | 第32-33页 |
| ·网络爬虫工作原理 | 第33页 |
| ·数据采集应用开发 | 第33-39页 |
| ·数据采集的要求 | 第33-34页 |
| ·数据采集程序的编写 | 第34页 |
| ·数据采集的实现 | 第34-39页 |
| 第四章 基于腾讯微博的长三角城市间社交联系定量分析 | 第39-57页 |
| ·研究思路 | 第39-40页 |
| ·微博用户样本数据的二次抽样方式 | 第40-41页 |
| ·数据获取时间节点说明 | 第40页 |
| ·微博用户数据二次抽取 | 第40-41页 |
| ·数据计算 | 第41-46页 |
| ·测算模型的选取 | 第41页 |
| ·数据计算步骤 | 第41-46页 |
| ·长三角城市社交联系特征分析 | 第46-50页 |
| ·城市社交网络中的城市具有等级性特征 | 第46-47页 |
| ·城市社交联系均衡性分析 | 第47-48页 |
| ·城市的等级地位与城市的对外联系程度特征分析 | 第48-49页 |
| ·基于社交联系的城市网络具有明显的层级性特征 | 第49-50页 |
| ·长三角城市网络体系空间分析 | 第50-57页 |
| ·长三角城市网络层级特征分析 | 第51-54页 |
| ·长三角两省一市网络差异性分析 | 第54-55页 |
| ·长三角城市网络体系主导性分析 | 第55-57页 |
| 第五章 结论与展望 | 第57-59页 |
| ·结论 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录1 实现数据采集条件②和③的源代码程序 | 第62-68页 |
| 作者读硕士研究生期间发表的学术论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 附件 | 第71页 |