基于加权动态兴趣度的微博推荐方法研究
| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8页 |
| 1 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 研究评述 | 第17-18页 |
| 1.4 本文工作 | 第18-21页 |
| 1.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 2 相关理论介绍 | 第22-30页 |
| 2.1 微博平台 | 第22-23页 |
| 2.2 微博用户兴趣信息的特点与调查分析 | 第23-24页 |
| 2.3 LDA主题模型 | 第24-25页 |
| 2.4 微博主题模型 | 第25-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 加权动态用户兴趣度影响最大化推荐方法 | 第30-39页 |
| 3.1 用户兴趣的实时动态性 | 第32-34页 |
| 3.2 用户兴趣的相对稳定性 | 第34-36页 |
| 3.3 加权动态兴趣度及个性化推荐 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 实验分析 | 第39-47页 |
| 4.1 数据获取 | 第39-40页 |
| 4.2 数据预处理 | 第40-41页 |
| 4.3 数据训练 | 第41页 |
| 4.4 实验分析 | 第41-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 总结与展望 | 第47-48页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第47页 |
| 5.2 研究展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读学位期间取得的学术成果和获奖情况 | 第53页 |
