基于多层网络的社交媒体人物关系分析方法研究

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基于多层网络的社交媒体人物关系分析方法研究

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基于多层网络的社交媒体人物关系分析方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-7页
缩略词表	第12-13页
第一章绪论	第13-20页
1.1 研究背景和意义	第13-14页
1.2 国内外研究现状	第14-18页
1.2.1 用户影响力排序研究现状	第14-17页
1.2.2 用户网络的潜在关系挖掘研究现状	第17-18页
1.3 论文的主要工作与贡献	第18-19页
1.4 论文章节安排	第19-20页
第二章相关理论基础和技术	第20-32页
2.1 复杂网络相关理论基础	第20-23页
2.2 复杂网络节点影响力评估算法	第23-25页
2.3 复杂网络链路预测算法	第25-26页
2.4 图嵌入技术	第26-31页
2.5 本章小结	第31-32页
第三章推特用户影响力排序方法研究	第32-50页
3.1 研究背景	第32-33页
3.2 基于引力场的用户影响力排序方法研究	第33-37页
3.2.1 用户间的拓扑相似性研究	第34-35页
3.2.2 基于距离平方反比的引力中心性	第35-37页
3.3 基于多层网络的用户影响力排序方法研究	第37-42页
3.3.1 推特用户多层关系网络构建	第37-38页
3.3.2 基于层间相似性的用户多层网络融合方法研究	第38-42页
3.4 实验与分析	第42-49页
3.4.1 实验数据与评估指标	第42-44页
3.4.2 实验过程	第44-45页
3.4.3 结果和分析	第45-49页
3.5 本章小结	第49-50页
第四章基于最优化的推特用户潜在关系挖掘	第50-68页
4.1 研究背景	第50-51页
4.2 基于最优化理论的链路预测方法研究	第51-58页
4.2.1 链路预测与AUC分数	第51-52页
4.2.2 有序节点对的特征向量构建	第52-56页
4.2.3 AUC优化过程	第56-58页
4.3 实验与分析	第58-67页
4.3.1 实验数据与评估指标	第58-59页
4.3.2 实验过程	第59页
4.3.3 结果和分析	第59-67页
4.4 本章小结	第67-68页
第五章总结与展望	第68-70页
5.1 工作总结	第68-69页
5.2 工作展望	第69-70页
致谢	第70-71页
参考文献	第71-75页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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