面向稀疏特征的用户属性推断方法研究

摘要	第5-6页
abstract	第6-7页
第一章 绪论	第12-16页
1.1 研究背景与意义	第12-13页
1.2 论文的研究内容及主要贡献	第13-15页
1.3 组织结构	第15-16页
第二章 研究现状	第16-20页
2.1 用户画像的研究现状	第16-18页
2.2 移动模式挖掘的研究现状	第18-19页
2.3 本章小结	第19-20页
第三章 社交媒体数据预处理及分析	第20-33页
3.1 微博数据介绍	第20-22页
3.2 文本的预处理及分析	第22-24页
3.3 签到行为的预处理及分析	第24-27页
3.4 移动模式的预处理及分析	第27-30页
3.5 社交关系的预处理及分析	第30-32页
3.6 本章小结	第32-33页
第四章 社交媒体数据的特征提取	第33-46页
4.1 基于分布表示的特征提取方法	第33-39页
4.1.1 文本的特征提取	第33-37页
4.1.2 社交关系的特征提取	第37-39页
4.2 稀疏特征的提取	第39-45页
4.2.1 签到行为的特征提取	第40-42页
4.2.2 移动模式的特征提取	第42-45页
4.3 本章小结	第45-46页
第五章 基于社交媒体数据的用户属性推断	第46-58页
5.1 基于连续条件随机场的推断方法	第46-48页
5.2 基线方法	第48-51页
5.2.1 基于特征拼接的用户属性推断方法	第49页
5.2.2 基于集成学习的用户属性推断方法	第49-50页
5.2.3 基于神经网络的用户属性推断方法	第50-51页
5.3 实验结果与分析	第51-57页
5.3.1 初步准备	第51-52页
5.3.2 用户属性推断实验结果与分析	第52-57页
5.4 本章小结	第57-58页
第六章 总结与展望	第58-61页
6.1 总结	第58-59页
6.2 未来工作的展望	第59-61页
参考文献	第61-68页
攻读硕士学位期间发表论文和科研情况	第68-69页
致谢	第69-70页