基于微博平台的用户推荐算法研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章 绪论	第11-17页
·研究背景和意义	第11-12页
·国内外研究现状	第12-15页
·微博研究现状	第12-13页
·基于微博平台的推荐研究现状	第13-15页
·本文的研究内容	第15页
·本文的组织形式	第15-17页
第2章 本文的相关概念与理论技术	第17-33页
·微博	第17-21页
·微博简介	第17-19页
·微博用户及其行为分析	第19-21页
·微博平台上的推荐算法	第21-26页
·基于内容匹配的推荐算法	第22-24页
·基于共同兴趣的推荐算法	第24-25页
·基于社交网络图的推荐算法	第25-26页
·相似度的计算	第26-28页
·基于用户属性的相似度	第26-27页
·基于社交网络图的相似度	第27-28页
·TSR算法	第28-32页
·相似度的计算	第29-30页
·相似度的传播	第30-32页
·算法分析	第32页
·本章小结	第32-33页
第3章 改进的基于用户关注信息的推荐算法	第33-40页
·问题提出	第33-35页
·BOF算法	第35-38页
·相关概念及定义	第35-36页
·算法描述与分析	第36-38页
·算法的适用范围与条件	第38页
·本章小结	第38-40页
第4章 实验结果与分析	第40-49页
·数据来源	第40-41页
·评价指标	第41-42页
·实验结果	第42-47页
·算法推荐性能测试	第42-46页
·算法开销测试	第46-47页
·实验结论	第47页
·本章小结	第47-49页
第5章 总结和展望	第49-51页
·本文工作总结	第49页
·存在的不足与未来研究的展望	第49-51页
参考文献	第51-55页
致谢	第55-56页
附录A：攻读学位期间所发表的学术论文目录	第56页