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基于多领域划分的微博影响力度量及舆情控制研究

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基于多领域划分的微博影响力度量及舆情控制研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-18页
    1.1 研究背景及意义第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 社交网络的相关概念第11-13页
        1.2.2 社交网络中用户影响力的研究第13-14页
    1.3 论文的研究内容第14-16页
        1.3.1 研究内容第14-15页
        1.3.2 研究框架及方法第15-16页
    1.4 论文的组织结构第16-18页
第二章 相关背景知识介绍第18-29页
    2.1 微博功能及特点简述第18-20页
    2.2 深度学习文本分类模型第20-24页
        2.2.1 Word2Vec第20-22页
        2.2.2 LDA主题模型第22页
        2.2.3 TextCNN模型第22-24页
    2.3 影响力排序算法第24-26页
        2.3.1 PageRank算法第24-25页
        2.3.2 LeaderRank算法第25-26页
    2.4 复杂网络的经典免疫策略第26-29页
        2.4.1 随机免疫第26-27页
        2.4.2 目标免疫第27页
        2.4.3 熟人免疫第27页
        2.4.4 图覆盖免疫第27-29页
第三章 基于文本分类的用户领域划分第29-38页
    3.1 引言第29-30页
    3.2 用户领域划分方法第30-31页
    3.3 改进的文本分类算法第31-36页
        3.3.1 算法流程第32页
        3.3.2 文本预处理第32-33页
        3.3.3 训练词向量第33页
        3.3.4 训练主题向量第33-34页
        3.3.5 向量拼接第34页
        3.3.6 实验分析第34-36页
    3.4 基于文本分类的用户领域划分第36页
    3.5 本章小结第36-38页
第四章 微博影响力分析第38-55页
    4.1 引言第38-39页
    4.2 基于微博演化网络的影响力算法—IRRank算法第39-42页
        4.2.1 微博关注关系的动态演化特性第39-40页
        4.2.2 互惠边的作用第40页
        4.2.3 微博演化网络的用户影响力排序第40-42页
    4.3 实验结果与分析第42-48页
        4.3.1 用户影响力排名的评价方法第42-43页
        4.3.2 实验数据及参数设定第43-44页
        4.3.3 各算法的实证对比第44-46页
        4.3.4 互惠边与关系增量对影响力的作用分析第46-48页
    4.4 基于信息转发树的影响力算法—USIRank算法第48-53页
        4.4.1 信息转发树第48-50页
        4.4.2 时间因素影响第50页
        4.4.3 基于信息转发树的影响力排序算法第50-51页
        4.4.4 实验验证第51-53页
    4.5 本章小结第53-55页
第五章 基于领域划分的微博舆情免疫策略第55-62页
    5.1 引言第55页
    5.2 基于领域划分的微博舆情免疫策略第55-56页
    5.3 实验验证及分析第56-61页
        5.3.1 实验环境第56-57页
        5.3.2 实验数据集第57页
        5.3.3 实验方法第57页
        5.3.4 参数设置第57-58页
        5.3.5 实验结果及分析第58-61页
    5.4 本章小结第61-62页
第六章 总结与展望第62-64页
参考文献第64-67页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第67-68页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第68-69页
致谢第69-70页

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