| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状述评 | 第9-16页 |
| 1.2.1 关于社会网络中的意见领袖挖掘研究 | 第9-13页 |
| 1.2.2 意见领袖国内外文献评述 | 第13页 |
| 1.2.3 关于社会网络文本主题挖掘方面的研究 | 第13-16页 |
| 1.2.4 社会网络文本主题挖掘文献评述 | 第16页 |
| 1.3 主要研究内容和目标 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究目标 | 第17-18页 |
| 1.3.3 拟解决的关键问题 | 第18页 |
| 1.4 研究的理论与现实意义 | 第18-19页 |
| 1.4.1 理论意义 | 第18页 |
| 1.4.2 现实意义 | 第18-19页 |
| 1.5 研究特色与创新之处 | 第19-20页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第20-28页 |
| 2.1 社会网络的相关理论 | 第20-21页 |
| 2.1.1 社会网络的概念 | 第20-21页 |
| 2.1.2 社会影响力 | 第21页 |
| 2.2 意见领袖相关概念界定 | 第21-24页 |
| 2.2.1 意见领袖的概念 | 第21-22页 |
| 2.2.2 意见领袖的特征 | 第22-23页 |
| 2.2.3 意见领袖的作用及影响力 | 第23-24页 |
| 2.3 意见领袖的识别的流程 | 第24-25页 |
| 2.4 PageRank算法的基本思想 | 第25-28页 |
| 第三章 基于层次主题模型的意见领袖潜在主题发现 | 第28-39页 |
| 3.1 潜在狄利克雷分配LDA模型 | 第28-29页 |
| 3.1.1 潜在狄利克雷分配LDA的核心思想 | 第28-29页 |
| 3.1.2 LDA的特点和不足 | 第29页 |
| 3.2 层次主题模型HDP | 第29-35页 |
| 3.2.1 Dirichlet过程 | 第29-30页 |
| 3.2.2 中国餐馆过程CRP | 第30页 |
| 3.2.3 Dirichlet过程混合模型 | 第30-31页 |
| 3.2.4 分层Dirichlet过程 | 第31-32页 |
| 3.2.5 Chinese Restaurant Franchise构造 | 第32-34页 |
| 3.2.6 HDP的Gibbs采样 | 第34-35页 |
| 3.3 实验分析 | 第35-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 社会网络意见领袖影响力评价及模型构建 | 第39-46页 |
| 4.1 社会网络意见领袖影响力分析 | 第39-43页 |
| 4.1.1 社会网络意见领袖影响力因素分析 | 第40-42页 |
| 4.1.3 意见领袖影响力的指标体系和模型构建 | 第42-43页 |
| 4.2 基于意见领袖特征指标体系的PageRank算法改进及实现 | 第43-45页 |
| 4.2.1 基于指标体系的PageRank改进算法 | 第43-44页 |
| 4.2.2 算法实现 | 第44-45页 |
| 4.2.3 算法收敛性分析 | 第45页 |
| 4.2.4 算法时间复杂度分析 | 第45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 实验研究 | 第46-54页 |
| 5.1 数据获取和数据预处理 | 第46-48页 |
| 5.1.1 数据获取 | 第46页 |
| 5.1.2 数据结构描述 | 第46-47页 |
| 5.1.3 数据预处理 | 第47-48页 |
| 5.2 潜在主题发现及数据描述 | 第48-49页 |
| 5.3 改进PageRank算法在特定主题下实验及结果分析 | 第49-53页 |
| 5.3.1 算法实验结果对比 | 第49-52页 |
| 5.3.2 结果对比分析及有效性分析 | 第52-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 总结与展望 | 第54-56页 |
| 全文总结 | 第54-55页 |
| 本文研究中存在的不足 | 第55页 |
| 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第63页 |
