| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究问题与研究方法 | 第12-14页 |
| 1.2.1 研究问题 | 第12页 |
| 1.2.2 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.2.3 研究思路与方法 | 第13-14页 |
| 1.3 论文框架 | 第14-15页 |
| 1.4 研究创新点 | 第15-16页 |
| 2 相关研究现状与理论基础 | 第16-26页 |
| 2.1 社会化标注研究 | 第16-17页 |
| 2.2 用户兴趣模型 | 第17-20页 |
| 2.2.1 用户兴趣建模研究 | 第18-19页 |
| 2.2.2 模型更新研究 | 第19-20页 |
| 2.3 社会化标注中的兴趣主题研究 | 第20-22页 |
| 2.4 基于社会化标签的个性化推荐研究 | 第22-24页 |
| 2.4.1 个性化推荐算法 | 第22-23页 |
| 2.4.2 基于社会化标签的个性化推荐 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 3 基于社会化标注的语义主题发现 | 第26-35页 |
| 3.1 引言 | 第26-27页 |
| 3.2 社会化标签主题挖掘 | 第27-29页 |
| 3.2.1 LDA主题模型 | 第27-28页 |
| 3.2.2 社会化标注中用户社会关系研究 | 第28-29页 |
| 3.3 融合社会关系的用户标签LDA模型构建 | 第29-34页 |
| 3.3.1 用户社会关系链接分析 | 第30-32页 |
| 3.3.2 用户-标签矩阵构建 | 第32-33页 |
| 3.3.3 基于用户加权的标签LDA模型 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 用户兴趣模型的构建及其个性化推荐 | 第35-45页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 基于标签主题的用户兴趣模型构建 | 第35-39页 |
| 4.2.1 用户兴趣建模分析 | 第35-37页 |
| 4.2.2 基于标签主题的用户多兴趣建模 | 第37-38页 |
| 4.2.3 用户兴趣模型更新 | 第38-39页 |
| 4.3 基于用户兴趣模型的个性化推荐算法 | 第39-43页 |
| 4.3.1 协同过滤推荐算法概述 | 第39-41页 |
| 4.3.2 基于用户兴趣模型的个性化推荐算法流程 | 第41-43页 |
| 4.4 小结 | 第43-45页 |
| 5 实验及算法评价 | 第45-53页 |
| 5.1 数据来源及基本统计 | 第45-46页 |
| 5.2 实验环境 | 第46页 |
| 5.3 实验评估指标 | 第46-47页 |
| 5.4 实验设计 | 第47-48页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第48-51页 |
| 5.5.1 用户兴趣模型与更新验证 | 第48-50页 |
| 5.5.2 推荐算法验证 | 第50-51页 |
| 5.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 6 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53-54页 |
| 6.2 展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 附录1：实验分析过程部分代码 | 第61-66页 |
| 附录2：作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第66页 |