| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 个性化信息推荐面临的难题 | 第15-16页 |
| 1.3 论文课题来源 | 第16-17页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第17页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 1.6 论文主要创新点 | 第18-19页 |
| 第二章 相关技术研究 | 第19-29页 |
| 2.1 词频-逆向文件词频(TF-IDF) | 第19页 |
| 2.2 文档主题生成模型(LDA) | 第19-21页 |
| 2.3 相似计算 | 第21-22页 |
| 2.3.1 余弦相似性 | 第21-22页 |
| 2.3.2 皮尔逊相似 | 第22页 |
| 2.3.3 Jaccard相似性 | 第22页 |
| 2.4 聚类算法概述 | 第22-24页 |
| 2.4.1 聚类划分的聚类算法 | 第23页 |
| 2.4.2 基于层次的聚类算法 | 第23-24页 |
| 2.4.3 基于密度的聚类算法 | 第24页 |
| 2.4.4 基于网格的聚类算法 | 第24页 |
| 2.5 神经网络 | 第24-27页 |
| 2.5.1 前馈网络 | 第24-25页 |
| 2.5.2 反馈神经 | 第25-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 网络口碑信息监测与管理系统概述 | 第29-33页 |
| 3.1 网络口碑简介 | 第29页 |
| 3.2 系统体系结构 | 第29-30页 |
| 3.3 口碑信息处理模块概述 | 第30-32页 |
| 3.4 关键问题分析 | 第32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 面向优化“小世界”网络环境的社区发现方法研究 | 第33-55页 |
| 4.1 微博平台特征分析 | 第33-39页 |
| 4.1.1 微博自身特征分析 | 第35-37页 |
| 4.1.2 微博用户特征分析 | 第37-38页 |
| 4.1.3 微博关联特征分析 | 第38-39页 |
| 4.2 基于LDA主题模型的用户质量评价分析 | 第39-44页 |
| 4.2.1 微博用户粉丝活跃度分析 | 第40页 |
| 4.2.2 微博用户背景相似度分析 | 第40-41页 |
| 4.2.3 微博用户关系强度分析 | 第41页 |
| 4.2.4 微博主题和兴趣取向分析 | 第41-43页 |
| 4.2.5 微博用户粉丝质量评价分析 | 第43-44页 |
| 4.3 网络环境优化 | 第44-46页 |
| 4.3.1 “小世界”网络环境重构 | 第44-45页 |
| 4.3.2 网络环境优化 | 第45-46页 |
| 4.4 基于改进K-MEANS聚类算法的微博社区发现 | 第46-49页 |
| 4.4.1 改进K-means聚类算法 | 第46-49页 |
| 4.5 实验与分析 | 第49-53页 |
| 4.5.1 实验数据 | 第49-50页 |
| 4.5.2 评价指标 | 第50-51页 |
| 4.5.3 实验结果与分析 | 第51-53页 |
| 4.6 本章总结 | 第53-55页 |
| 第五章 融合社区的神经网络在信息推荐上的方法研究 | 第55-71页 |
| 5.1 融合社区的BP神经网络的推荐模型 | 第55-59页 |
| 5.1.1 BP神经网络推荐模型整体设计分析 | 第55-56页 |
| 5.1.2 BP神经网络隐层设计分析 | 第56-58页 |
| 5.1.3 信息过滤算法设计分析 | 第58-59页 |
| 5.2 BP神经网络的学习过程 | 第59-62页 |
| 5.2.1 BP神经网络 | 第59-61页 |
| 5.2.2 网络 | 第61-62页 |
| 5.3 性能测试与评价 | 第62-64页 |
| 5.3.1 权重调整 | 第62-63页 |
| 5.3.2 η学习率修正 | 第63-64页 |
| 5.4 实验与分析 | 第64-69页 |
| 5.4.1 实验数据 | 第64-65页 |
| 5.4.2 评价指标 | 第65页 |
| 5.4.3 实验结果与分析 | 第65-69页 |
| 5.5 本章总结 | 第69-71页 |
| 第六章 企业口碑信息推荐模块设计与实现 | 第71-79页 |
| 6.1 概述 | 第71页 |
| 6.2 论子系统设计 | 第71-76页 |
| 6.3 子系统实现 | 第76-77页 |
| 6.4 本章总结 | 第77-79页 |
| 第七章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 7.1 工作总结 | 第79页 |
| 7.2 下一步工作 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 附录A：攻读硕士学位期间发表的论文 | 第87-89页 |
| 附录B：攻读硕士学位期间参与完成的科研成果 | 第89页 |