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1 绪论1

1.1 研究背景、目的和意义1

1.2 国内外的研究现状3

1.2.1 基于全局指标的关键用户挖掘方法4

1.2.2 基于局部指标的关键用户挖掘方法6

1.2.3 基于随机游走特性的关键用户挖掘方法8

1.2.4 基于位置指标的关键用户挖掘策略11

1.2.5 在线社交网络其他相关技术的研究现状13

1.3 论文的研究内容30

1.4 论文的组织结构33

2 B BS热点话题意见领袖挖掘算法37

2.1 BBS相关研究37

2.1.1 基于BBS的网络模型37

2.1.2 短文本聚类38

2.1.3 意见领袖发现39

2.2 话题意见领袖挖掘模型39

2.2.1 用户回复网络模型40

2.2.2 情感倾向分析模型42

2.2.3 潜在狄利克雷分布43

2.2.4 标题相似度计算和基于话题的聚集43

2.3 实验结果分析45

2.3.1 实验数据及参数设定45

2.3.2 基于话题模型的数据集成与分析46

2.3.3 意见领袖挖掘50

2.3.4 对比实验分析51

2.4 BBS活跃用户挖掘及应用研究53

2.4.1 应用背景54

2.4.2 基于论坛活跃用户识别的图书推荐方法55

2.4.3 图书推荐实验结果与分析56

2.4.4 基于用户相似度的图书系统推荐研究60

2.5 本章小结66

3 BBS持久话题中关键人物分析69

3.1 BBS网络分析相关研究69

3.1.1 BBS社会网络分析69

3.1.2 话题提取70

3.1.3 关键人物提取70

3.2 社交网络持久话题提取模型71

3.2.1 LDA话题模型71

3.2.2 相似度评估模型72

3.3 BBS面向持久话题的关键人物分析73

3.3.1 话题识别与过滤统计73

3.3.2 持久话题提取74

3.3.3 结合情感分析的节点位置分析74

3.4 实验结果分析76

3.4.1 实验数据及参数设定76

3.4.2 话题的识别76

3.4.3 持续火热话题的识别78

3.4.4 话题持续时间分析78

3.4.5 节点位置数据迭代处理79

3.4.6 SWNP值的分布特点81

3.4.7 持久话题网络中核心人物提取82

3.5 本章小结84

4 微博信息溯源研究中关键用户提取算法86

4.1 微博信息溯源的相关概念86

4.1.1 信息扩散及信息级联86

4.1.2 微博转发行为88

4.1.3 微博中影响力分析89

4.1.4 影响力指数和从众指数89

4.2 微博信息传播算法91

4.3 实验结果分析93

4.3.1 实验数据及参数设定93

4.3.2 级联和子图提取结果分析93

4.3.3 发起者和早期重要参与者提取结果分析95

4.3.4 溯源结果评估与确认100

4.4 基于溯源的虚假信息控制策略102

4.4.1 应用背景102

4.4.2 虚假信息传播模型102

4.4.3 虚假信息溯源及控制策略103

4.4.4 实验与仿真104

4.5 本章小结111

5 微博信息传播引擎节点挖掘算法113

5.1 信息传播引擎节点的相关概念113

5.2 引擎节点挖掘算法114

5.2.1 剪枝策略114

5.2.2 生成策略115

5.2.3 扩散系数116

5.3 仿真实验及结果分析116

5.3.1 实验数据及参数设定116

5.3.2 级联提取结果分析117

5.3.3 基于主题的信息传播扩散系数计算117

5.3.4 确定引擎节点及结果评估118

5.4 利用引擎节点实现高效微博营销119

5.4.1 应用背景119

5.4.2 微博营销模型121

5.4.3 实验结果分析122

5.5 本章小结125

结论126

中文参考文献128

英文参考文献132

后记140