基于转发习惯的微博用户转发行为预测研究

目录

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第一章 绪 论

1.1 研究背景及意义

1.2 相关研究现状

1.2.1 微博用户行为分析

1.2.2 微博用户之间的关系强度度量

1.2.3 微博用户兴趣挖掘

1.2.4 微博转发行为预测

1.3 研究内容

1.4 文章组织结构

第二章 相关理论与技术

2.1 聚类算法

2.1.1 基于划分的方法

2.1.2 基于层次的方法

2.1.3 基于密度的方法

2.1.4 基于网格的方法

2.2 向量空间模型

2.2.1 文本预处理

2.2.2 TF-IDF算法

2.2.3 文档的向量表示及相似度

2.3 逻辑回归算法

2.4 本章小结

第三章 用户转发习惯挖掘

3.1.1 问题描述

3.1.2 从发布者角度研究的影响因素分析

3.1.3 从转发者角度研究的影响因素分析

3.1.4 转发习惯分析

3.2 转发行为习惯挖掘

3.2.1 转发行为偏好

3.2.2 转发活跃度

3.3 转发对象习惯挖掘

3.3.1 转发者与发布者的社交关系

3.3.2 转发者对发布者粉丝数的偏好

3.3.3 转发者对发布者认证属性的偏好

3.4 转发内容习惯挖掘

3.4.1 转发者对微博内容的兴趣

3.4.2 转发者对内容属性的偏好

3.5 本章小结

第四章 微博用户转发行为预测实现

4.1 转发习惯的量化

4.1.1 转发行为习惯的量化

4.1.2 转发对象习惯的量化

4.1.3 转发内容习惯的量化

4.2 转发预测方法的实现

4.3 实验

4.3.1 实验数据采集及预处理

4.3.2 评价标准

4.3.3 参数的确定

4.3.4 不同转发习惯对预测准确性的贡献

4.3.5 不同转发预测方法的比较

4.4 本章小结

第五章 总结与展望

参考文献

致谢

攻读学位期间取得的科研成果