微博媒体个性化信息推荐方法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-16页 |
| 1.2.1 推荐系统简介 | 第9页 |
| 1.2.2 推荐系统的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.3 基于内容的方法 | 第11-14页 |
| 1.2.4 协同推荐 | 第14页 |
| 1.2.5 混合法 | 第14-15页 |
| 1.2.6 基于内容的推荐系统存在的问题 | 第15-16页 |
| 1.2.7 协同推荐存在的数据稀疏问题 | 第16页 |
| 1.2.8 总结 | 第16页 |
| 1.3 课题研究内容及意义 | 第16-17页 |
| 1.4 论文内容组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 微博媒体人物兴趣模型的研究 | 第18-30页 |
| 2.1 微博媒体简介 | 第18-20页 |
| 2.2 微博媒体人物数据获取 | 第20-22页 |
| 2.3 微博媒体人物兴趣分析 | 第22-24页 |
| 2.3.1 社交圈（朋友圈） | 第22页 |
| 2.3.2 发布的微博信息 | 第22-23页 |
| 2.3.3 接收的微博信息 | 第23页 |
| 2.3.4 行为信息 | 第23页 |
| 2.3.5 用户分类 | 第23-24页 |
| 2.4 微博媒体人物兴趣建模方法 | 第24-27页 |
| 2.5 实验结果及分析 | 第27-28页 |
| 2.5.1 实验数据 | 第27页 |
| 2.5.2 微博媒体人物兴趣建模结果 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 基于人物兴趣模型的个性化信息推荐的研究 | 第30-44页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 基于人物兴趣模型的信息推荐 | 第30-34页 |
| 3.2.1 微博信息本身的质量 | 第30-31页 |
| 3.2.2 微博信息与用户兴趣的相关性计算 | 第31-34页 |
| 3.3 实验 | 第34-43页 |
| 3.3.1 实验数据 | 第34-35页 |
| 3.3.2 实验策略 | 第35页 |
| 3.3.3 评价指标及评价策略 | 第35页 |
| 3.3.4 实验权值的设置 | 第35-37页 |
| 3.3.5 实验结果及分析 | 第37-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 面向微博的个人分析应用系统 | 第44-53页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 系统来源 | 第44-45页 |
| 4.3 系统整体框架 | 第45-46页 |
| 4.4 系统功能 | 第46-52页 |
| 4.4.1 关系图谱 | 第46-49页 |
| 4.4.2 话题图谱 | 第49-50页 |
| 4.4.3 关键词云 | 第50-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
