| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 前言 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究内容 | 第10-11页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 节点影响力评估方法综述 | 第12-25页 |
| 2.1 社会网络分析概述 | 第12-17页 |
| 2.1.1 社会网络分析简介 | 第12-13页 |
| 2.1.2 社会网络分析理论 | 第13-14页 |
| 2.1.3 社会网络分析研究方向 | 第14-17页 |
| 2.2 社交网络节点影响力评估方法综述 | 第17-21页 |
| 2.2.1 基于静态统计量的方法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 基于链接分析算法的方法 | 第18-21页 |
| 2.2.3 基于概率模型的方法 | 第21页 |
| 2.3 基于主题的节点影响力评估方法综述 | 第21-23页 |
| 2.3.1 基于信息内容主题分布的方法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 基于改进的生成模型的方法 | 第23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 社交网络中基于主题的节点影响力评估方案 | 第25-35页 |
| 3.1 方案总体框架 | 第25-26页 |
| 3.2 构建用户关系网络 | 第26-27页 |
| 3.3 计算用户间亲密度 | 第27-30页 |
| 3.3.1 用户间显式影响力 | 第27-29页 |
| 3.3.2 用户间隐式影响力 | 第29-30页 |
| 3.4 计算用户间社交圈差异 | 第30-32页 |
| 3.4.1 用户社交圈分布 | 第31-32页 |
| 3.4.2 社交圈差异度 | 第32页 |
| 3.5 计算用户全局影响力 | 第32-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 节点影响力评估方案设计和实现 | 第35-59页 |
| 4.1 方案设计概述 | 第35-38页 |
| 4.2 社交网络数据获取设计 | 第38-40页 |
| 4.2.1 社交网络平台选择 | 第38-39页 |
| 4.2.2 数据获取方法 | 第39-40页 |
| 4.3 社交网络数据存储设计 | 第40-45页 |
| 4.3.1 用户信息存储设计 | 第41页 |
| 4.3.2 微博信息存储设计 | 第41-42页 |
| 4.3.3 用户关系网络存储设计 | 第42-45页 |
| 4.4 方案关键算法设计实现 | 第45-58页 |
| 4.4.1 用户影响力计算模块设计 | 第45-49页 |
| 4.4.2 用户关系网络存储数据结构设计 | 第49-50页 |
| 4.4.3 用户个人属性计算 | 第50-53页 |
| 4.4.4 用户间影响力计算 | 第53-57页 |
| 4.4.5 用户全局影响力计算 | 第57-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 节点影响力评估方案结果评估 | 第59-74页 |
| 5.1 实验方案 | 第59-60页 |
| 5.2 实验结果及分析 | 第60-73页 |
| 5.2.1 确定α和β的取值 | 第60-61页 |
| 5.2.2 确定γ的取值 | 第61-62页 |
| 5.2.3 确定λ的取值 | 第62-63页 |
| 5.2.4 用户兴趣主题分布大小与用户主题影响力排名的关系 | 第63-64页 |
| 5.2.5 不同算法得到的影响力排名的相似度比较 | 第64-65页 |
| 5.2.6 不同主题下的排名间的相关系数比较 | 第65-68页 |
| 5.2.7 各主题下高影响力用户基于该主题的传播能力 | 第68-69页 |
| 5.2.8 高影响力用户的信息在不同社区间的传播均衡度 | 第69-71页 |
| 5.2.9 各主题下综合影响力高的用户的特性分析 | 第71-73页 |
| 5.3 本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第81页 |
