| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 引言 | 第9-12页 |
| 2 国内外研究现状 | 第12-19页 |
| 2.1 博客研究现状 | 第12-15页 |
| 2.1.1 博客社区的研究 | 第12-13页 |
| 2.1.2 博客内容的研究 | 第13-15页 |
| 2.2 文本分类常用算法 | 第15-17页 |
| 2.2.1 朴素贝叶斯文本分类算法 | 第15-16页 |
| 2.2.2 支持向量机文本分类算法 | 第16页 |
| 2.2.3 Rocchio 文本分类算法 | 第16-17页 |
| 2.3 文本分类特征选取 | 第17-19页 |
| 2.3.1 信息增益(Information Gain) | 第17页 |
| 2.3.2 X~2 统计量(Chi) | 第17-19页 |
| 3 博客作者兴趣挖掘 | 第19-39页 |
| 3.1 兴趣挖掘方法 | 第19-25页 |
| 3.1.1 分类博客文章 | 第19-23页 |
| 3.1.2 层次化分类 | 第23-24页 |
| 3.1.3 构建兴趣集合 | 第24-25页 |
| 3.2 实验与分析 | 第25-35页 |
| 3.2.1 实验数据 | 第25页 |
| 3.2.2 实验一 | 第25-30页 |
| 3.2.3 实验二 | 第30-35页 |
| 3.3 博客作者的兴趣的应用 | 第35-39页 |
| 3.3.1 相似兴趣的博客的自动推荐 | 第35-38页 |
| 3.3.2 博客空间中的浏览与搜索 | 第38-39页 |
| 4 博客文章和博客的信息型和情感型分类 | 第39-55页 |
| 4.1 信息型和情感型的定义 | 第39-40页 |
| 4.2 信息型和情感型分类方法 | 第40-41页 |
| 4.2.1 博客文章分类 | 第40-41页 |
| 4.2.2 博客分类 | 第41页 |
| 4.3 实验与分析 | 第41-45页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第41-42页 |
| 4.3.2 分类技术的比较与分析 | 第42-45页 |
| 4.4 信息型与情感型分类的应用 | 第45-55页 |
| 4.4.1 博客文章的情感、主题挖掘 | 第45-47页 |
| 4.4.2 意向驱动的博客搜索以及浏览系统 | 第47-53页 |
| 4.4.3 高质量博客的推荐 | 第53-55页 |
| 5 总结和展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第62-64页 |