以用户为中心的微博信息转发研究与预测

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以用户为中心的微博信息转发研究与预测

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以用户为中心的微博信息转发研究与预测

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章绪论	第9-14页
1.1 研究背景及意义	第9页
1.2 问题的提出	第9-10页
1.3 文献综述	第10-12页
1.3.1 信息传播研究现状	第10-11页
1.3.2 信息转发预测研究现状	第11-12页
1.4 研究主要内容	第12页
1.5 本文研究创新	第12-14页
第2章微博信息转发行为与研究方法	第14-22页
2.1 微博转发行为研究	第14-16页
2.1.1 微博转发特征	第14-15页
2.1.2 研究问题描述	第15-16页
2.2 相关技术及模型理论	第16-21页
2.2.1 支持向量机	第16-17页
2.2.2 人工神经网络	第17-19页
2.2.3 随机森林	第19-21页
2.3 数据的处理分析	第21-22页
第3章信息数据的获取与描述	第22-27页
3.1 数据集的获取	第22页
3.2 数据集描述	第22-24页
3.3 数据预处理	第24-27页
3.3.1 数据关联处理	第24页
3.3.2 数据描述分析	第24-26页
3.3.3 样本识别	第26-27页
第4章微博转发影响因素分析与模型构建	第27-41页
4.1 转发影响因素分析	第27-32页
4.1.1 接收用户转发积极度	第27-28页
4.1.2 发布用户影响力	第28-29页
4.1.3 话题相似度	第29-30页
4.1.4 用户交互强度	第30-31页
4.1.5 影响因素汇总分析	第31-32页
4.2 微博信息转发模型构建	第32-41页
4.2.1 支持向量模型	第33-35页
4.2.2 神经网络模型	第35-38页
4.2.3 随机森林模型	第38-41页
第5章实验结果分析与预测	第41-46页
5.1 实验模型性能比较	第41-42页
5.2 模型特点与选择	第42-43页
5.2.1 模型适用特点	第42页
5.2.2 模型选择的依据	第42-43页
5.3 基于模型因素分析与转发预测	第43-46页
5.3.1 基于模型的因素分析	第43-44页
5.3.2 基于模型的转发预测	第44-46页
结论与展望	第46-48页
参考文献	第48-51页
致谢	第51-52页

本篇论文共52页，点击这进入下载页面。

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