| 摘要 | 第4-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 引言 | 第18-36页 |
| 1.1 论文研究背景 | 第18-20页 |
| 1.2 研究意义 | 第20-21页 |
| 1.2.1 理论意义 | 第20-21页 |
| 1.2.2 实践意义 | 第21页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第21-26页 |
| 1.3.1 移动互联网信息服务 | 第21-24页 |
| 1.3.2 移动互联网信息服务用户偏好 | 第24-25页 |
| 1.3.3 移动互联网信息服务用户行为 | 第25-26页 |
| 1.4 研究范围界定 | 第26-27页 |
| 1.5 研究内容及结构安排 | 第27-32页 |
| 1.5.1 本文主要研究内容 | 第27-29页 |
| 1.5.2 本文结构安排 | 第29-32页 |
| 1.6 技术路线及研究方法 | 第32-34页 |
| 1.6.1 技术路线 | 第32页 |
| 1.6.2 研究方法 | 第32-34页 |
| 1.7 论文创新点 | 第34-36页 |
| 第二章 用户行为特征及偏好相关研究综述 | 第36-48页 |
| 2.1 用户偏好的相关理论研究 | 第36-37页 |
| 2.1.1 用户偏好的基本概念 | 第36-37页 |
| 2.1.2 用户偏好的研究现状 | 第37页 |
| 2.2 离散选择模型在用户特征分析中的应用 | 第37-42页 |
| 2.2.1 离散选择模型概念及原理 | 第37-41页 |
| 2.2.2 Logit模型的相关研究现状 | 第41-42页 |
| 2.3 联合分析法的相关研究与应用 | 第42-47页 |
| 2.3.1 联合分析法概念及原理 | 第42-44页 |
| 2.3.2 联合分析法的应用现状 | 第44-46页 |
| 2.3.3 联合分析法研究用户偏好的优势 | 第46-47页 |
| 2.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第三章 移动互联网信息服务用户行为研究综述 | 第48-74页 |
| 3.1 用户行为理论的相关研究 | 第48-60页 |
| 3.1.1 理性行为理论 | 第48-50页 |
| 3.1.2 计划行为理论 | 第50-53页 |
| 3.1.3 技术接受度理论 | 第53-60页 |
| 3.2 用户行为兴趣的相关研究 | 第60-70页 |
| 3.2.1 用户兴趣模型概述 | 第60-63页 |
| 3.2.2 用户兴趣模型的研究现状 | 第63-64页 |
| 3.2.3 用户兴趣模型建模相关技术 | 第64-68页 |
| 3.2.4 网络数据提取方法 | 第68-70页 |
| 3.3 用户分享行为的相关研究 | 第70-73页 |
| 3.3.1 复杂网络信息传播模型研究概述 | 第70-71页 |
| 3.3.2 用户信息服务分享行为模型研究 | 第71-73页 |
| 3.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 第四章 面向移动互联网信息服务用户行为特征及偏好分析 | 第74-109页 |
| 4.1 移动互联网信息服务用户浏览模式研究 | 第74-85页 |
| 4.1.1 数据收集 | 第74-75页 |
| 4.1.2 数据分析及实验方案 | 第75-84页 |
| 4.1.3 实验小结 | 第84-85页 |
| 4.2 基于离散选择模型的用户特征分析 | 第85-99页 |
| 4.2.1 移动互联网信息服务用户群体细分 | 第85-91页 |
| 4.2.2 移动互联网用户行为影响因素分析 | 第91-99页 |
| 4.2.3 实验小结 | 第99页 |
| 4.3 移动互联网信息服务用户的偏好分析 | 第99-107页 |
| 4.3.1 调查设计与数据采集 | 第99-104页 |
| 4.3.2 移动互联网信息服务用户偏好分析 | 第104-107页 |
| 4.4 本章小结 | 第107-109页 |
| 第五章 面向移动互联网信息服务的用户兴趣分析 | 第109-120页 |
| 5.1 基于LDA算法的移动微博信息服务主题模型选择 | 第109-113页 |
| 5.1.1 模型基本原理 | 第109-111页 |
| 5.1.2 模型比较及选择 | 第111-113页 |
| 5.2 基于LDA算法的移动微博用户行为兴趣模型构建 | 第113-116页 |
| 5.3 用户行为兴趣模型的应用 | 第116-118页 |
| 5.3.1 应用模型构建 | 第116页 |
| 5.3.2 应用步骤 | 第116-117页 |
| 5.3.3 应用结果 | 第117-118页 |
| 5.3.4 结果分析 | 第118页 |
| 5.4 本章小结 | 第118-120页 |
| 第六章 面向移动互联网信息服务的用户分享行为研究 | 第120-136页 |
| 6.1 在线信息数据获取与处理 | 第120-126页 |
| 6.1.1 在线信息服务传播关系图谱 | 第120-123页 |
| 6.1.2 用户及文本属性特征提取 | 第123页 |
| 6.1.3 属性间关系 | 第123-126页 |
| 6.2 移动互联网信息服务用户分享机制研究 | 第126-130页 |
| 6.2.1 模型构建 | 第126-128页 |
| 6.2.2 算法与实现 | 第128-130页 |
| 6.3 用户分享模型实验及结果分析 | 第130-134页 |
| 6.3.1 实验的环境及数据来源 | 第130页 |
| 6.3.2 模拟实验 | 第130-133页 |
| 6.3.3 模型验证实验 | 第133-134页 |
| 6.4 本章小结 | 第134-136页 |
| 第七章 总结与展望 | 第136-141页 |
| 7.1 研究主要结论 | 第136-140页 |
| 7.2 研究局限与展望 | 第140-141页 |
| 参考文献 | 第141-152页 |
| 附录 | 第152-157页 |
| 致谢 | 第157-158页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第158页 |
