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面向微博舆情的用户挖掘及消息传播预测关键技术研究

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面向微博舆情的用户挖掘及消息传播预测关键技术研究
论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-14页
  1.1 研究背景和意义第10-12页
  1.2 论文研究内容第12-13页
  1.3 论文组织结构第13-14页
第2章 微博关键用户挖掘、消息传播预测相关技术第14-27页
  2.1 社交网络与微博平台第14-17页
  2.2 关键用户挖掘技术研究现状第17-23页
    2.2.1 国内外研究现状总结第18-19页
    2.2.2 相关基础技术介绍第19-23页
  2.3 消息传播预测技术研究现状第23-26页
    2.3.1 国内外研究现状总结第23-24页
    2.3.2 相关基础技术介绍第24-26页
  2.4 本章小结第26-27页
第3章 面向特定微博舆情事件的关键用户挖掘算法第27-46页
  3.1 引言第27页
  3.2 关键用户定义第27页
  3.3 面向微博舆情的关键用户挖掘算法——KURank第27-35页
    3.3.1 超网络模型第27-28页
    3.3.2 舆情事件描述第28-30页
    3.3.3 KURank算法第30-35页
  3.4 实验设计与结果分析第35-44页
    3.4.1 数据获取与预处理第35页
    3.4.2 KURank算法实验与结果分析第35-44页
  3.5 本章总结第44-46页
第4章 基于多项式回归的微博消息传播预测模型第46-62页
  4.1 引言第46页
  4.2 基于关键用户的消息传播预测第46-58页
    4.2.1 因变量与自变量分析第46-49页
    4.2.2 消息传播预测模型构建第49-53页
    4.2.3 误差分析与模型选择第53-58页
  4.3 实验设计与结果分析第58-61页
    4.3.1 实验设计第58-59页
    4.3.2 结果分析第59-61页
  4.4 本章总结第61-62页
结论第62-63页
参考文献第63-67页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第67-68页
致谢第68-69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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