| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-29页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-24页 |
| 1.2.1 社交网络相关概念 | 第15-18页 |
| 1.2.2 社交网络信息传播基础研究现状 | 第18-20页 |
| 1.2.3 社交网络信息传播预测研究现状 | 第20-22页 |
| 1.2.4 社交网络舆情控制研究现状 | 第22-24页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第24-28页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第24-26页 |
| 1.3.2 研究框架及方法 | 第26-28页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第28-29页 |
| 第2章 面向社交网络舆情挖掘的多实体稀疏关系数据预处理 | 第29-44页 |
| 2.1 引言 | 第29页 |
| 2.2 多关系联合聚类分析 | 第29-30页 |
| 2.3 问题的定义 | 第30-31页 |
| 2.4 多实体稀疏关系联合聚类框架 | 第31-32页 |
| 2.5 多实体稀疏关系联合聚类算法 | 第32-36页 |
| 2.5.1 基于距离学习的辅助关系嵌入 | 第32-34页 |
| 2.5.2 基于非负矩阵三分解的稀疏联合聚类算法 | 第34-36页 |
| 2.6 实验及分析 | 第36-43页 |
| 2.6.1 评估指标 | 第36-37页 |
| 2.6.2 数据集 | 第37-38页 |
| 2.6.3 对比实验 | 第38-41页 |
| 2.6.4 实例分析 | 第41-42页 |
| 2.6.5 位置预测应用 | 第42-43页 |
| 2.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 基于有向传播树的舆情事件相关消息传播影响度量 | 第44-60页 |
| 3.1 引言 | 第44-45页 |
| 3.2 相关理论与模型 | 第45-47页 |
| 3.2.1 消息传播描述模型 | 第45-46页 |
| 3.2.2 消息影响力相关理论 | 第46-47页 |
| 3.3 消息传播中用户交互模式分析 | 第47-51页 |
| 3.3.1 用户交互形式 | 第47-50页 |
| 3.3.2 用户交互行为形式化描述 | 第50-51页 |
| 3.4 基于用户交互的消息传播树模型 | 第51-55页 |
| 3.4.1 交互权值计算 | 第51-52页 |
| 3.4.2 交互权值衰减计算 | 第52-53页 |
| 3.4.3 有向传播树模型建立 | 第53-55页 |
| 3.5 实验及分析 | 第55-58页 |
| 3.5.1 数据集 | 第56页 |
| 3.5.2 消息传播影响度量 | 第56-57页 |
| 3.5.3 关键用户挖掘 | 第57-58页 |
| 3.5.4 垃圾信息发现 | 第58页 |
| 3.6 本章小结 | 第58-60页 |
| 第4章 基于关键用户的舆情事件相关消息传播预测 | 第60-79页 |
| 4.1 引言 | 第60页 |
| 4.2 相关理论与模型 | 第60-64页 |
| 4.2.1 回归分析法 | 第60-62页 |
| 4.2.2 时间序列法 | 第62-64页 |
| 4.3 消息传播的相关因素分析 | 第64-71页 |
| 4.3.1 时间周期因素分析 | 第64-66页 |
| 4.3.2 结构属性因素分析 | 第66-67页 |
| 4.3.3 用户因素分析 | 第67-69页 |
| 4.3.4 关键用户分析 | 第69-71页 |
| 4.4 基于关键用户的舆情事件消息预测建模 | 第71-74页 |
| 4.4.1 用户影响建模 | 第71-72页 |
| 4.4.2 线性模型预测 | 第72-73页 |
| 4.4.3 关键用户挖掘 | 第73-74页 |
| 4.5 实验及分析 | 第74-78页 |
| 4.5.1 数据集 | 第74-75页 |
| 4.5.2 对比算法与评价指标 | 第75-76页 |
| 4.5.3 消息传播预测实验 | 第76页 |
| 4.5.4 单个信息传播预测可视化展示 | 第76-78页 |
| 4.6 本章小结 | 第78-79页 |
| 第5章 面向特定目标群体的舆情事件传播控制 | 第79-100页 |
| 5.1 引言 | 第79-80页 |
| 5.2 相关理论与模型 | 第80-84页 |
| 5.2.1 传播模型介绍 | 第80-81页 |
| 5.2.2 影响力最大化算法 | 第81-84页 |
| 5.3 用户属性分析 | 第84-88页 |
| 5.3.1 用户配置属性 | 第84-85页 |
| 5.3.2 用户活跃度 | 第85-86页 |
| 5.3.3 用户行为偏好 | 第86-88页 |
| 5.4 面向目标用户群舆情控制的影响力最大化 | 第88-93页 |
| 5.4.1 删除无效用户节点 | 第88-90页 |
| 5.4.2 初始排序算法选择 | 第90-91页 |
| 5.4.3 构建简化的社会网络图 | 第91-92页 |
| 5.4.4 影响力累积贪心算法 | 第92-93页 |
| 5.5 实验及分析 | 第93-98页 |
| 5.5.1 数据集 | 第93页 |
| 5.5.2 实验设置 | 第93-94页 |
| 5.5.3 舆论引导性能对比实验 | 第94-96页 |
| 5.5.4 大规模舆论引导对比实验 | 第96-98页 |
| 5.5.5 实验总结 | 第98页 |
| 5.6 本章小结 | 第98-100页 |
| 结论 | 第100-102页 |
| 参考文献 | 第102-113页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第113-115页 |
| 致谢 | 第115页 |