| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第12-15页 |
| 第2章 基于非文本特征的排序方法 | 第15-29页 |
| 2.1 微博用户数据来源 | 第15-17页 |
| 2.2 非文本特征 | 第17-18页 |
| 2.3 归一化方法 | 第18-20页 |
| 2.4 Borda Count方法 | 第20-22页 |
| 2.5 SVM方法 | 第22-24页 |
| 2.6 实验结果及分析 | 第24-27页 |
| 2.6.1 准确率对比实验 | 第24-26页 |
| 2.6.2 用户影响力排名结果分析 | 第26-27页 |
| 2.7 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于文本特征的排序方法 | 第29-39页 |
| 3.1 微博文本特征分析 | 第29-31页 |
| 3.2 相似度计算 | 第31-34页 |
| 3.2.1 Jaccard相似度方法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 Cosine相似度方法 | 第32-34页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第34-38页 |
| 3.3.1 Jaccard方法与Cosine方法的比较分析 | 第34-37页 |
| 3.3.2 基于非文本特征的排序方法和基于文本特征的排序方法对比 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于非文本和文本特征的排序方法 | 第39-61页 |
| 4.1 以精度为准则的特征选取及融合排序方法 | 第39-44页 |
| 4.1.1 融合排序方法 | 第39-40页 |
| 4.1.2 贪心算法 | 第40-44页 |
| 4.1.2.1 前向贪心算法 | 第40-42页 |
| 4.1.2.2 后向贪心算法 | 第42-44页 |
| 4.2 SVM Rank算法 | 第44-48页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第48-60页 |
| 4.3.1 融合排序方法的实验结果 | 第48-49页 |
| 4.3.2 贪心算法的实验结果 | 第49-54页 |
| 4.3.3 SVM Rank算法的实验结果 | 第54-56页 |
| 4.3.4 SVM Rank算法的性能评测 | 第56-59页 |
| 4.3.5 最优准确率结果分析 | 第59-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-64页 |
| 5.1 论文总结 | 第61-63页 |
| 5.2 论文展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果 | 第69页 |