| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 图录 | 第11-13页 |
| 表录 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 复杂网络的一般结构特征及规律 | 第15-17页 |
| 1.3 复杂网络常见动力学行为 | 第17-19页 |
| 1.4 微博网络传播动力学行为研究的任务和挑战 | 第19-20页 |
| 1.5 论文内容结构 | 第20-21页 |
| 1.6 论文主要贡献 | 第21-24页 |
| 第二章 国内外相关研究现状分析 | 第24-38页 |
| 2.1 网络社团发现 | 第24-27页 |
| 2.2 信息传播 | 第27-29页 |
| 2.3 关键人挖掘 | 第29-31页 |
| 2.4 情绪分析 | 第31-32页 |
| 2.5 微博网络传播行为相关研究现状分析 | 第32-34页 |
| 2.6 本文研究思路和方法 | 第34-36页 |
| 2.6.1 本文研究思路 | 第34-35页 |
| 2.6.2 本文研究方法 | 第35页 |
| 2.6.3 实验数据采集方法 | 第35-36页 |
| 2.7 本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 微博网络社团发现方法 | 第38-58页 |
| 3.1 微博社团特征分析 | 第38-48页 |
| 3.1.1 基本结构特征 | 第39-41页 |
| 3.1.2 同配系数 | 第41-43页 |
| 3.1.3 网络密度差异 | 第43-44页 |
| 3.1.4 属性相似性 | 第44-46页 |
| 3.1.5 兴趣相似性 | 第46-48页 |
| 3.2 基于网络结构和用户属性相结合的微博社团发现算法 MixCDer | 第48-50页 |
| 3.3 社团发现算法的评价方法 | 第50-51页 |
| 3.4 MixCDer 算法分析 | 第51-55页 |
| 3.4.1 算法性能分析 | 第51-55页 |
| 3.4.2 算法复杂度分析 | 第55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-58页 |
| 第四章 微博网络信息传播过程建模分析 | 第58-72页 |
| 4.1 模拟网络生成算法 | 第58-60页 |
| 4.1.1 不同互惠性网络的生成过程 | 第59-60页 |
| 4.1.2 不同模块度网络的生成过程 | 第60页 |
| 4.2 综合网络结构和传播机制的微博信息传播模型 MBSIT | 第60-63页 |
| 4.2.1 模型描述 | 第60-61页 |
| 4.2.2 模型参数讨论 | 第61-63页 |
| 4.3 MBSIT 模型分析及应用 | 第63-70页 |
| 4.3.1 互惠性对信息传播的影响 | 第63-65页 |
| 4.3.2 社团性对信息传播的影响 | 第65-67页 |
| 4.3.3 社团性和互惠性对信息传播的综合影响 | 第67-68页 |
| 4.3.4 信息传播控制策略 | 第68-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-72页 |
| 第五章 微博话题传播过程中的关键人挖掘 | 第72-86页 |
| 5.1 话题相关用户关系网络的构建 | 第72-74页 |
| 5.2 特定话题相关的关键用户挖掘算法 | 第74-80页 |
| 5.2.1 节点权值初始化 | 第74-76页 |
| 5.2.2 带权值的话题相关用户影响力排序算法 WTSIRank | 第76-80页 |
| 5.3 WTSIRank 算法分析 | 第80-85页 |
| 5.3.1 算法性能分析 | 第80-84页 |
| 5.3.2 算法复杂度分析 | 第84-85页 |
| 5.4 本章小结 | 第85-86页 |
| 第六章 微博情绪判别及演化过程建模分析 | 第86-104页 |
| 6.1 基于贝叶斯分类的微博情绪判别 | 第86-90页 |
| 6.1.1 语料库 | 第87-88页 |
| 6.1.2 情绪判别器 MBECer | 第88-89页 |
| 6.1.3 性能测试 | 第89-90页 |
| 6.2 微博情绪的统计规律 | 第90-95页 |
| 6.2.1 情绪波动规律 | 第90-91页 |
| 6.2.2 用户之间的情绪差异 | 第91-93页 |
| 6.2.3 用户属性与情绪的相关性 | 第93-95页 |
| 6.3 微博情绪动态演化模型 EDEM | 第95-97页 |
| 6.4 EDEM 模型分析及应用 | 第97-102页 |
| 6.4.1 参数评估 | 第98-100页 |
| 6.4.2 情绪引导策略 | 第100-102页 |
| 6.5 本章小结 | 第102-104页 |
| 第七章 总结与展望 | 第104-108页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第104-106页 |
| 7.2 微博网络研究展望 | 第106-108页 |
| 致谢 | 第108-109页 |
| 参考文献 | 第109-118页 |
| 作者简历 | 第118页 |
