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 |