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基于社会化媒体的自适应信息推荐机制研究

摘要第1-8页
Abstract第8-14页
1. 绪论第14-28页
   ·研究背景第14-15页
   ·研究目的及意义第15-17页
     ·研究目的第15-16页
     ·研究意义第16-17页
   ·相关知识介绍第17-26页
     ·推荐系统第17-25页
     ·社会化媒体第25-26页
     ·其他知识第26页
   ·本文主要工作和贡献第26-27页
   ·论文组织结构第27-28页
2. 研究基础与背景第28-41页
   ·新闻与博客推荐第28-31页
     ·新闻推荐第28-30页
     ·博客推荐第30-31页
     ·当前研究存在的问题第31页
   ·主题检测与跟踪第31-33页
   ·语言模型第33-36页
     ·n-gram模型第34-35页
     ·数据平滑技术第35-36页
   ·向量空间模型第36-37页
   ·信息熵第37-38页
   ·图论第38-39页
   ·PAGERANK第39页
   ·T检验第39-40页
   ·本章小结第40-41页
3. 信息推荐机制设计第41-49页
   ·评论结合第42-44页
     ·用户权威得分第42-43页
     ·评论得分第43-44页
   ·主题模型构建第44-46页
   ·推荐关系的解释第46-47页
   ·本章小结第47-49页
4. 实验设计与分析第49-56页
   ·开发环境第49页
   ·实验数据第49-50页
   ·评测标准第50-51页
   ·总体效果比较第51-52页
   ·参数的设置第52页
   ·用户权威与评论的影响分析第52-53页
   ·评论间关系的影响分析第53-55页
   ·推荐关系解释第55页
   ·本章小结第55-56页
5. 总结与展望第56-58页
   ·研究工作总结第56-57页
   ·未来的研究内容展望第57-58页
参考文献第58-64页
后记第64-66页
致谢第66-68页
攻读学位期间的科研成果目录第68-69页

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