基于网络用户行为的搜索排行榜研究 |
论文目录 | | | 致谢 | 第1-6页 | | 中文摘要 | 第6-8页 | | ABSTRACT | 第8-10页 | | 图表清单 | 第10-12页 | | 缩略语 | 第12-16页 | | 1 绪论 | 第16-28页 | | · 搜索排行榜的研究意义 | 第17-19页 | | · 搜索排行榜研究的迫切形势 | 第17-18页 | | · 音乐搜索排行榜的研究意义 | 第18-19页 | | · 搜索排行榜研究的意义 | 第19页 | | · 搜索排行榜研究背景 | 第19-23页 | | · 排行榜的相关研究 | 第19-21页 | | · MIR(Music Information Retrieval)研究现状 | 第21-22页 | | · MIR中存在的问题 | 第22-23页 | | · 本文贡献与主要工作 | 第23-26页 | | · 搜索排行榜的特征分析 | 第23-24页 | | · 搜索排行榜的引导作用 | 第24页 | | · “刷榜”现象影响作用的研究 | 第24-25页 | | · 改进的标签繁殖算法 | 第25页 | | · MSC中的团结构特征分析 | 第25-26页 | | · 本文的结构 | 第26-27页 | | · 本章小结 | 第27-28页 | | 2 相关工作 | 第28-35页 | | · 团结构分析相关工作 | 第28-30页 | | · 网络结构理论研究工作 | 第28页 | | · 社会关系网络的团结构分析 | 第28-30页 | | · 最近邻搜索算法 | 第30-34页 | | · KD-tree算法 | 第30-32页 | | · 改进的KD-tree算法 | 第32-33页 | | · Spill-tree算法 | 第33-34页 | | · 本章小结 | 第34-35页 | | 3 搜索排行榜的特征分析 | 第35-54页 | | · 问题的提出 | 第35-36页 | | · 搜索排行榜的网络测量 | 第36-40页 | | · 常用测量方法概述 | 第36-37页 | | · 测量对象 | 第37-38页 | | · 测量方法和数据集 | 第38-40页 | | · 搜索排行榜的基本特征 | 第40-52页 | | · 特征一：排行榜的更新周期 | 第40-42页 | | · 特征二：排行榜中歌手与歌曲的相关性 | 第42-46页 | | · 特征三：歌曲上榜时间与发行时间之间的关系 | 第46-49页 | | · 特征四：搜索排行榜的用户特征 | 第49-52页 | | · 本章小结 | 第52-54页 | | 4 排行榜影响因素的研究与建模 | 第54-76页 | | · 问题的提出 | 第54-55页 | | · 基本数据分析 | 第55-59页 | | · 用户访问的时间特性 | 第55-57页 | | · 关键词的排名变化 | 第57-58页 | | · 关键词搜索概率的变化趋势 | 第58-59页 | | · 影响因子作用下用户选择行为的建模 | 第59-69页 | | · 影响关键词排名变化的因素 | 第60页 | | · 关键词排名变化过程模型 | 第60-63页 | | · 排行榜的影响时间 | 第63-66页 | | · “滑动窗”条件下关键词排名变化情况模型 | 第66-68页 | | · 滑动窗条件下影响因子α的作用时间 | 第68-69页 | | · 实际数据的模型验证 | 第69-72页 | | · 关键词搜索概率变化趋势 | 第69-71页 | | · 排行榜影响因子的分布 | 第71-72页 | | · 排行榜影响作用的仿真研究 | 第72-75页 | | · 本章小结 | 第75-76页 | | 5 “刷榜”现象影响作用的研究与建模 | 第76-92页 | | · 问题的提出 | 第76-77页 | | · “刷榜”现象的建模 | 第77-86页 | | · “刷榜”因子影响下的排行榜生成过程 | 第78-80页 | | · 影响因子α,β的作用时间 | 第80-81页 | | · 滑动窗条件下受“刷榜”因子影响的排行榜生成过程 | 第81-85页 | | · 滑动窗条件下影响因子α,β的作用时间 | 第85-86页 | | · 仿真试验 | 第86-90页 | | · 仿真流程 | 第86-88页 | | · 仿真结果 | 第88-90页 | | · 本章小结 | 第90-92页 | | 6 搜索排行榜的团结构分析 | 第92-113页 | | · 问题的提出 | 第92-93页 | | · 相关工作 | 第93-96页 | | · 用户分类相关工作 | 第93-94页 | | · 团结构查找算法 | 第94-96页 | | · MSC网络的基本特征 | 第96-100页 | | · 权重分布 | 第97-98页 | | · 聚类系数 | 第98-99页 | | · 度分布 | 第99-100页 | | · 基于权重的标签繁殖算法 | 第100-107页 | | · 标签繁殖算法 | 第101-103页 | | · 边权重的概念 | 第103-104页 | | · 算法的改进 | 第104页 | | · 算法的时间复杂度 | 第104-105页 | | · 算法的有效性 | 第105-107页 | | · MSC网络的团结构 | 第107-111页 | | · MSC网络时间特性(以天为单位) | 第107-108页 | | · MSC网络时间特性(以小时为单位) | 第108-110页 | | · 实际数据的验证 | 第110-111页 | | · 本章小结 | 第111-113页 | | 7 结论 | 第113-115页 | | · 论文创新点总结 | 第113-114页 | | · 研究展望 | 第114-115页 | | 参考文献 | 第115-122页 | | 作者简历 | 第122-126页 | | 学位论文数据集 | 第126
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