基于主题与情感倾向的信息推荐算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 概论 | 第11-15页 |
| ·课题依据 | 第11-12页 |
| ·课题研究方案与研究内容 | 第12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-15页 |
| 第二章 个性化信息推荐的研究意义 | 第15-21页 |
| ·个性化信息推荐产生的背景与研究意义 | 第15-16页 |
| ·个性化推荐技术分类及研究现状 | 第16-18页 |
| ·旅游信息推荐系统的研究背景与意义 | 第18-21页 |
| 第三章 人工情感的研究背景与研究现状 | 第21-25页 |
| ·人工情感与情感计算研究 | 第21-22页 |
| ·人工情感模型构建背景与进展 | 第22-25页 |
| ·关于情绪系统的理论模型 | 第22-23页 |
| ·关于情绪系统的计算机应用模型 | 第23-25页 |
| 第四章 基于主题的信息推荐设计方案 | 第25-33页 |
| ·基于主题的信息推荐设计总体架构 | 第25页 |
| ·用户主题模型的建立 | 第25-28页 |
| ·用户建模概述 | 第26-27页 |
| ·用户主题模型的构建 | 第27-28页 |
| ·数据预处理 | 第28-29页 |
| ·去除数据噪声 | 第28-29页 |
| ·数据训练与处理 | 第29页 |
| ·内容信息分类器 | 第29-31页 |
| ·朴素贝叶斯算法 | 第30-31页 |
| ·朴素贝叶斯算法在文本选择中的应用 | 第31页 |
| ·基于主题的信息推荐算法 | 第31-33页 |
| 第五章 基于情感倾向的信息推荐算法研究 | 第33-47页 |
| ·基于情感倾向的信息推荐设计方案总体架构 | 第33页 |
| ·文本与用户情感模型的表达 | 第33-37页 |
| ·文本表达与情感倾向性计算 | 第34-35页 |
| ·情感空间模型构建 | 第35-37页 |
| ·预处理与语料训练模块 | 第37-38页 |
| ·预处理模块 | 第37页 |
| ·历史语料训练模块 | 第37-38页 |
| ·文本信息的分类引擎 | 第38-44页 |
| ·SVM分类算法 | 第38-42页 |
| ·LIBSVM工具介绍 | 第42-43页 |
| ·SVM分类算法在文本信息选择中的实现 | 第43-44页 |
| ·基于情感模型的信息推荐方案 | 第44-47页 |
| 第六章 实验设计和结果分析 | 第47-53页 |
| ·实验设计与数据来源 | 第47-48页 |
| ·基于主题的信息推荐实验设计 | 第47-48页 |
| ·基于情感倾向的信息推荐实验设计 | 第48页 |
| ·实验评价标准 | 第48-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-53页 |
| ·基于主题的信息推荐实验结果 | 第49-50页 |
| ·基于主题与情感倾向的信息推荐实验结果 | 第50-51页 |
| ·算法比较与结果分析 | 第51-53页 |
| 第七章 研究工作总结与展望 | 第53-55页 |
| ·研究工作总结 | 第53-54页 |
| ·未来的研究内容展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文 | 第61页 |
