| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-32页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-27页 |
| 1.2.1 社会网络相关概念 | 第16-19页 |
| 1.2.2 微博舆情感知研究现状 | 第19-23页 |
| 1.2.3 微博挖掘与分析研究现状 | 第23-27页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第27-31页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第27-29页 |
| 1.3.2 研究框架及方法 | 第29-31页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第31-32页 |
| 第2章 面向微博舆情感知的微博数据预处理 | 第32-50页 |
| 2.1 引言 | 第32页 |
| 2.2 基于社会信任和动力学模型的突发关键词检测方法 | 第32-42页 |
| 2.2.1 社会信任模型 | 第33-35页 |
| 2.2.2 基于动力学模型的突发关键词检测 | 第35-37页 |
| 2.2.3 实验及分析 | 第37-42页 |
| 2.3 基于用户交互的僵尸粉丝检测方法 | 第42-48页 |
| 2.3.1 数据集 | 第44页 |
| 2.3.2 正常用户与僵尸粉丝用户特征分析 | 第44-46页 |
| 2.3.3 基于用户交互的僵尸粉丝检测特征 | 第46页 |
| 2.3.4 实验及分析 | 第46-48页 |
| 2.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第3章 面向实时微博消息流的在线突发事件检测 | 第50-66页 |
| 3.1 引言 | 第50页 |
| 3.2 问题定义 | 第50-51页 |
| 3.3 突发事件检测框架 | 第51-59页 |
| 3.3.1 面向实时微博消息流的消息分发算法 | 第52-54页 |
| 3.3.2 基于滑动时间窗口和二层哈希表的突发消息检测算法 | 第54-59页 |
| 3.4 实验及分析 | 第59-64页 |
| 3.4.1 数据集及实验参数设置 | 第59-61页 |
| 3.4.2 突发消息检测效率实验 | 第61-62页 |
| 3.4.3 对比实验 | 第62-64页 |
| 3.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 第4章 面向微博突发话题的社区关键用户挖掘 | 第66-84页 |
| 4.1 引言 | 第66页 |
| 4.2 相关理论与模型 | 第66-71页 |
| 4.2.1 基于PageRank的微博关键用户识别方法 | 第67-68页 |
| 4.2.2 基于用户属性权值的微博关键用户识别方法 | 第68-70页 |
| 4.2.3 基于URL关联的微博关键用户识别方法 | 第70-71页 |
| 4.3 突发话题用户的相关分析 | 第71-75页 |
| 4.3.1 用户属性分析 | 第71-73页 |
| 4.3.2 用户发布行为因素分析 | 第73页 |
| 4.3.3 用户社区结构因素分析 | 第73-75页 |
| 4.4 面向微博突发话题的社区关键用户挖掘方法 | 第75-79页 |
| 4.4.1 突发话题用户图模型 | 第76-77页 |
| 4.4.2 突发话题用户图构建算法 | 第77-78页 |
| 4.4.3 社区关键用户挖掘算法 | 第78-79页 |
| 4.5 实验及分析 | 第79-82页 |
| 4.5.1 数据集 | 第80页 |
| 4.5.2 关键用户粉丝参与突发话题比例对比实验 | 第80-81页 |
| 4.5.3 关键用户促使突发话题早期传播对比实验 | 第81-82页 |
| 4.6 本章小结 | 第82-84页 |
| 第5章 面向微博突发话题的突发模式挖掘 | 第84-98页 |
| 5.1 引言 | 第84页 |
| 5.2 微博模式挖掘相关理论与模型 | 第84-90页 |
| 5.2.1 微博消息模式挖掘 | 第84-88页 |
| 5.2.2 微博话题模式挖掘 | 第88-90页 |
| 5.3 面向微博突发话题的突发模式挖掘 | 第90-93页 |
| 5.3.1 突发话题用户图 | 第90页 |
| 5.3.2 突发话题宏观突发模式挖掘 | 第90-92页 |
| 5.3.3 突发话题微观突发模式挖掘 | 第92-93页 |
| 5.4 实验及分析 | 第93-96页 |
| 5.4.1 数据集 | 第93-94页 |
| 5.4.2 宏观突发模式挖掘实验 | 第94-95页 |
| 5.4.3 微观突发模式挖掘实验 | 第95-96页 |
| 5.5 本章小结 | 第96-98页 |
| 结论 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-110页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第110-112页 |
| 致谢 | 第112-113页 |
