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基于情感相似度的社会化推荐系统研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第13-36页
    1.1 问题的提出第13-18页
        1.1.1 研究背景第13-16页
        1.1.2 研究目的第16-17页
        1.1.3 研究意义第17-18页
    1.2 国内外研究综述第18-32页
        1.2.1 整体发展概况研究第19-22页
        1.2.2 推荐系统分类与实际应用第22-26页
        1.2.3 社会化推荐系统第26-30页
        1.2.4 研究现状评述第30-32页
    1.3 研究内容第32-33页
    1.4 研究方法与技术路线第33-36页
        1.4.1 研究方法第33-34页
        1.4.2 技术路线第34-36页
第2章 数据集构建及其特征分析第36-58页
    2.1 微博及其特征第36-38页
    2.2 基于变精度的微博数据采集方法第38-47页
        2.2.1 微博网络数据收集方法第38页
        2.2.2 基于可变精度的协同推荐第38-42页
        2.2.3 基于可变精度的电影推荐方法验证第42-44页
        2.2.4 实验结果与分析第44-47页
    2.3 基于变精度的微博数据收集第47-51页
    2.4 社会网络基本特征分析第51-53页
        2.4.1 基本特征分析第51-52页
        2.4.2 无标度特性第52-53页
    2.5 新浪糖尿病网络分析第53-57页
        2.5.1 糖尿病微博网络基本特征分析第54-55页
        2.5.2 糖尿病微博网络无标度特性分析第55-57页
    2.6 本章小结第57-58页
第3章 社交化网络模型构建与用户连接预测第58-71页
    3.1 指数随机图模型第58-59页
    3.2 微博网络ERGM模型构建第59-60页
    3.3 基于ERGM模型的参数估计第60-62页
    3.4 基于ERGM模型的仿真第62-63页
    3.5 基于ERGM模型的拟合度分析第63-66页
    3.6 基于ERGM模型的用户连接预测第66-69页
        3.6.1 参数说明第67页
        3.6.2 公式推导第67-68页
        3.6.3 连接预测例子第68-69页
    3.7 本章小结第69-71页
第4章 社会化推荐系统中的情感相似分析第71-86页
    4.1 情感分析第71-73页
        4.1.1 情感分类第72页
        4.1.2 情感相似度第72-73页
    4.2 特定主题下微博特征提取第73-76页
        4.2.1 特征提取第73-74页
        4.2.2 特征集合第74-76页
    4.3 特征选择第76-80页
        4.3.1 信息增益第76-77页
        4.3.2 支持向量机第77-80页
    4.4 微博特征分类组合与贡献度分析第80-81页
        4.4.1 特征组合第80页
        4.4.2 组合贡献度分析第80-81页
    4.5 基于KL变换的情感相似度计算第81-84页
    4.6 本章小结第84-86页
第5章 社会化推荐系统模型构建与实证分析第86-107页
    5.1 社会化心理和行为分析第86-88页
    5.2 社会化影响因素分析第88-92页
        5.2.1 信任度第88-90页
        5.2.2 同质性第90-91页
        5.2.3 意见领袖第91-92页
    5.3 基于修正情感相似度的社会化推荐系统模型第92-95页
        5.3.1 修正情感相似度计算第92-93页
        5.3.2 社会化推荐系统框架第93-95页
    5.4 社会化推荐系统的实证研究第95-105页
        5.4.1 糖尿病微博数据收集第95页
        5.4.2 实验处理第95-96页
        5.4.3 推荐结果评价第96-102页
        5.4.4 婴幼儿主题微博数据验证第102-105页
    5.5 本章小结第105-107页
结论第107-109页
参考文献第109-124页
附录第124-125页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第125-128页
致谢第128-129页
个人简历第129页

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