基于微博的主题社区发现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·课题来源 | 第9-10页 |
| ·国内外发展与研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文工作 | 第11-13页 |
| ·主要研究内容及意义 | 第11页 |
| ·论文结构 | 第11-13页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第13-22页 |
| ·信息检索模型 | 第13-14页 |
| ·布尔模型 | 第13页 |
| ·向量空间模型 | 第13-14页 |
| ·文档相似度的计算 | 第14页 |
| ·分类算法研究 | 第14-17页 |
| ·朴素贝叶斯分类 | 第14-16页 |
| ·支持向量机 | 第16-17页 |
| ·链接分析算法研究 | 第17-22页 |
| ·社会关系网分析 | 第17-18页 |
| ·HITS算法 | 第18-20页 |
| ·社区发现 | 第20-22页 |
| 第3章 网络爬虫 | 第22-31页 |
| ·网络爬虫的原理 | 第22-24页 |
| ·网页处理 | 第24-28页 |
| ·网页获取 | 第24-25页 |
| ·网页解析 | 第25-26页 |
| ·分词 | 第26页 |
| ·倒排索引 | 第26-28页 |
| ·网络爬虫的设计 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第4章 基于微博的主题社区发现关键技术研究 | 第31-40页 |
| ·微博的介绍 | 第31-32页 |
| ·领袖发现 | 第32-34页 |
| ·微博用户广义影响力 | 第32-33页 |
| ·微博用户领域影响力 | 第33页 |
| ·综合用户影响力 | 第33-34页 |
| ·领袖发现在主题社区发现中的应用 | 第34页 |
| ·最大流过程及最大流模型 | 第34-36页 |
| ·最大流模型社区寻找的基本思路 | 第34-35页 |
| ·一次迭代中的最大流模型及过程 | 第35页 |
| ·最大流中的增广路径 | 第35页 |
| ·边容量的调优 | 第35-36页 |
| ·最大流过程的剪枝迭代问题 | 第36-37页 |
| ·用户访问策略 | 第36-37页 |
| ·用户筛选策略 | 第37页 |
| ·基于微博主题社区发现的整体流程 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 基于微博的主题社区发现系统设计与实现 | 第40-46页 |
| ·系统整体架构设计 | 第40-41页 |
| ·核心代码实现 | 第41-45页 |
| ·爬虫检测器 | 第41页 |
| ·爬虫线程 | 第41-42页 |
| ·HttpClient获取HTML源码 | 第42-43页 |
| ·基于邻接表的增广路径寻找算法 | 第43-44页 |
| ·寻找与源点有通路的节点 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第6章 实例分析及实验评估 | 第46-50页 |
| ·实例分析 | 第46-48页 |
| ·实验效果评估 | 第48-50页 |
| 第7章 总结和展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读期间发表的学术论文 | 第55页 |
