| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 选题的背景与意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-9页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第8页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 研究内容及数据获取方式 | 第9-10页 |
| 1.4 论文的工作安排 | 第10-11页 |
| 第2章 论文相关理论知识 | 第11-21页 |
| 2.1 社会网络分析相关理论 | 第11-15页 |
| 2.1.1 社会网络分析的相关概念 | 第11-12页 |
| 2.1.2 社会网络分析的原理及步骤 | 第12-13页 |
| 2.1.3 社会网络分析的数据类型 | 第13-14页 |
| 2.1.4 社会网络分析的分析角度 | 第14-15页 |
| 2.2 文中涉及的机器学习算法 | 第15-19页 |
| 2.2.1 回归与梯度下降法 | 第15-18页 |
| 2.2.2 K-MEANS算法 | 第18-19页 |
| 2.3 中文分词 | 第19页 |
| 2.4 关键词提取 | 第19-20页 |
| 2.5 小结 | 第20-21页 |
| 第3章 “科学网”博客社交网络分析 | 第21-29页 |
| 3.1 “博客”关系网络拓扑性质分析 | 第21-26页 |
| 3.1.1 基本网络性质 | 第21-23页 |
| 3.1.2 “博客”关系网络度分布 | 第23-24页 |
| 3.1.3 “博客”关系网络K-SHELL | 第24-25页 |
| 3.1.4 “博客”关系网络社团划分 | 第25-26页 |
| 3.2 “博客”关系网络最大SHELL拓扑分析 | 第26-28页 |
| 3.3 小结 | 第28-29页 |
| 第4章 “科学网”博客博文评论分析及预测 | 第29-39页 |
| 4.1 博客信息分析 | 第29-33页 |
| 4.2 博客评论相关性分析 | 第33-36页 |
| 4.3 博文评论预测 | 第36-37页 |
| 4.4 小结 | 第37-39页 |
| 第5章 结合社交网络与博文主题的“科学网”博客博文评论预测 | 第39-45页 |
| 5.1 博文标题分词与关键词提取 | 第39-40页 |
| 5.2 社交关系因素 | 第40-42页 |
| 5.3 博文评论预测 | 第42-44页 |
| 5.4 小结 | 第44-45页 |
| 第6章 结论与展望 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第50页 |