本站原创摘要5-7
ABSTRACT7-11
第一章 绪论11-15
1.1 探讨背景及作用11-12
1.1.1 探讨背景11-12
1.1.2 探讨作用12
1.2 微博网络与用户模型相关探讨综述12-13
1.3 国内外探讨总结13-14
1.4 探讨思路和主要内容14-15
1.4.1 探讨思路14
1.4.2 主要内容14-15
第二章 微博社会网络构建与浅析15-36
2.1 微博网络信息结构15-17
2.1.1 微博用户及用户联系信息15-16
2.1.2 微博内容及内容联系信息16
2.1.3 用户行为信息16-17
2.2 分布式微博信息采集系统设计17-21
2.2.1 传统微博信息获取方式17-18
2.2.2 分布式并发采集系统架构18-19
2.2.3 分布式并发采集调度算法19-21
2.3 用户节点重要度浅析21-27
2.3.1 传统复杂网络论述中节点重要度评价策略21-22
2.3.2 微博网络中节点重要度算法22-27
2.4 微博内容关键词浅析27-35
2.4.1 微博文本预处理技术27-29
2.4.2 基于同义词词林的词语相似度计算策略29-32
2.4.3 微博关键词提取算法32-35
2.5 本章小结35-36
第三章 微博用户兴趣模型36-50
3.1 微博用户兴趣建模案例36-37
3.2 用户兴趣的构成37-39
3.3 用户模型的表示方式39-43
3.3.1 向量空间模型（V）39-41
3.3.2 基于概念的用户兴趣模型41-42
3.3.3 协同过滤模型42-43
3.4 特点项提取和权重计算43-47
3.4.1 特点项的提取43-45
3.4.2 特点项权重的计算45-47
3.4.3 兴趣向量空间的建立47
3.5 兴趣度计算47-49
3.5.1 长期与短期兴趣47-49
3.5.2 用户兴趣相似度计算49
3.6 本章小结49-50
第四章 系统实现与评价50-66
4.1 分布式微博信息采集系统实现50-61
4.1.1 关键技术运用50-59
4.1.2 采集结果浅析59-61
4.2 用户兴趣模型测试及浅析61-64
4.2.1 用户重要度计算61-62
4.2.2 微博关键词提取62-63
4.2.3 用户兴趣度计算63-64
4.3 本章小结64-66
总结与展望66-68