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目录
1 绪 论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文的研究目的和研究内容
1.4 论文结构
2 微博意见领袖挖掘相关理论和技术
2.1 微博意见领袖概述
2.2 微博意见领袖发现方法
2.3 基于社交网络的节点重要度计算
2.4 基于聚类算法的核心人物提取
2.5 本章小结
3 基于IKCCSA算法的意见领袖挖掘
3.1 概述
3.2 划分聚类算法K-means
3.3 IKCCSA算法介绍
3.4 IKCCSA算法分析
3.5 本章小结
4 一种基于用户特征分析的新意见领袖挖掘方法
4.1 用户特征概念的提出
4.2 用户特征分析流程
4.3 基于用户特征分析的意见领袖挖掘
4.4 基于情感分析的意见领袖分类法
4.5 本章小结
5 实验及结果分析
5.1 实验环境与数据源
5.2 D-means算法密度排序现象
5.3 划分聚类方法对比与选择
5.4 基于用户特征分析的意见领袖挖掘
5.5 意见领袖分类实验
5.6 本章小结
6 总结与展望
致谢
参考文献
附录
A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录
B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目