基于用户分析的微博信息过滤研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·微博发展 | 第9-10页 |
| ·研究价值 | 第10页 |
| ·研究现状 | 第10-14页 |
| ·用户分类研究现状 | 第10-12页 |
| ·影响力研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文主要工作 | 第14-15页 |
| ·本文组织结构 | 第15-16页 |
| 2 外部资源和相关知识 | 第16-21页 |
| ·外部资源 | 第16-18页 |
| ·同义词林 | 第16页 |
| ·HowNet | 第16-17页 |
| ·情感词汇本体 | 第17-18页 |
| ·相关知识 | 第18-20页 |
| ·词性标注 | 第18页 |
| ·特征提取 | 第18-19页 |
| ·相似度计算 | 第19-20页 |
| ·情感倾向性分析 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 基于属性融合的微博用户分类模型 | 第21-34页 |
| ·用户分类分析 | 第21-23页 |
| ·用户隐性信息 | 第22页 |
| ·用户显性信息 | 第22-23页 |
| ·微博用户特性 | 第23-24页 |
| ·用户关系 | 第23-24页 |
| ·用户类别 | 第24页 |
| ·用户分类模型 | 第24-26页 |
| ·短文本处理 | 第25页 |
| ·属性计算 | 第25-26页 |
| ·属性融合 | 第26页 |
| ·语料及评价指标 | 第26-28页 |
| ·语料来源及实验流程 | 第26-28页 |
| ·评价方法 | 第28页 |
| ·实验结果与分析 | 第28-33页 |
| ·语料预处理影响 | 第28-30页 |
| ·基于词性标注的用户分类 | 第30-31页 |
| ·基于情感本体的用户分类 | 第31页 |
| ·基于属性融合的用户分类 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 微博用户影响力度量模型 | 第34-50页 |
| ·微博网络结构 | 第34-35页 |
| ·微博平台元素组成 | 第34-35页 |
| ·微博用户关系图 | 第35页 |
| ·影响力分析 | 第35-36页 |
| ·消息传播机制 | 第35页 |
| ·两类影响力特点 | 第35-36页 |
| ·影响力定义 | 第36页 |
| ·影响力度量模型 | 第36-40页 |
| ·用户微博影响力 | 第36-38页 |
| ·用户行为影响力 | 第38页 |
| ·用户活跃度影响力 | 第38-39页 |
| ·影响力度量模型 | 第39-40页 |
| ·语料及评价指标 | 第40-41页 |
| ·语料来源及实验流程 | 第40页 |
| ·指标归一化方法 | 第40-41页 |
| ·评价方法 | 第41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-49页 |
| ·传统影响力指标分析 | 第41-44页 |
| ·新影响力指标分析 | 第44-46页 |
| ·影响力度量模型分析 | 第46-47页 |
| ·影响力度量指标关系 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
