| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 1 绪论 | 第6-11页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第6-7页 |
| 1.2 一词多义问题研究现状 | 第7-8页 |
| 1.3 本文工作 | 第8-9页 |
| 1.4 文章结构 | 第9-11页 |
| 2 相关研究综述 | 第11-18页 |
| 2.1 标签语义相似度度量方法相关研究 | 第11-14页 |
| 2.1.1 简单的语义距离度量 | 第12页 |
| 2.1.2 基于标签共现的语义距离度量。 | 第12-14页 |
| 2.2 外部知识源相关研究 | 第14-16页 |
| 2.3 大众分类中的用户特征分析相关研究 | 第16-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 3 基于社区分析的大众分类多义词发现算法 | 第18-33页 |
| 3.1 符号与形式化 | 第18-19页 |
| 3.2 总体算法流程 | 第19-21页 |
| 3.3 数据预处理 | 第21-22页 |
| 3.4 用户社区发现 | 第22-25页 |
| 3.4.1 形成用户关系图 | 第22页 |
| 3.4.2 用户社区发现算法 | 第22-24页 |
| 3.4.3 对大众分类的分割 | 第24-25页 |
| 3.5 生成标签上下文及二阶共现分布语义相似度算法 | 第25-27页 |
| 3.5.1 相关概率分布的定义以及最大似然估计 | 第25页 |
| 3.5.2 二阶共现分布的推导 | 第25-26页 |
| 3.5.3 二阶共现分布的矩阵化表示 | 第26-27页 |
| 3.6 多义词标签的发现 | 第27-31页 |
| 3.6.1 假设合理性的验证 | 第28页 |
| 3.6.2 指标形式化定义 | 第28-30页 |
| 3.6.3 指标的验证 | 第30-31页 |
| 3.6.4 通过指标发现多义词标签 | 第31页 |
| 3.7 验证方法 | 第31-32页 |
| 3.8 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 实验与分析 | 第33-51页 |
| 4.1 数据集 | 第33-34页 |
| 4.2 用户兴趣社区发现验证实验 | 第34-36页 |
| 4.2.1 剔除边缘用户 | 第34-35页 |
| 4.2.2 用户社区发现算法效果展示 | 第35-36页 |
| 4.3 二阶分布式语义相似度算法对比实验 | 第36-43页 |
| 4.3.1 对比算法（传统标签共现算法） | 第36页 |
| 4.3.2 性能分析 | 第36-37页 |
| 4.3.3 标签上下文挖掘效果对比（直接对比） | 第37-39页 |
| 4.3.4 标签上下文挖掘效果对比（利用外部知识源对比） | 第39-43页 |
| 4.4 多义词标签发现对比实验 | 第43-48页 |
| 4.4.1 对比算法 | 第43-45页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第45-48页 |
| 4.5 多义词标签发现验证实验 | 第48-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |