微博中的文档扩展和好友推荐算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 我国微博的运行现状分析 | 第9-10页 |
| 1.1.2 微博的运行特点分析 | 第10-11页 |
| 1.2 微博检索、推荐技术的国内外发展现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要工作及组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 基于用户体验的微博检索、推荐技术 | 第13-22页 |
| 2.1 用户体验的影响因素 | 第13页 |
| 2.2 基于用户体验的微博检索、推荐技术 | 第13-20页 |
| 2.2.1 查询扩展经典算法 | 第13-14页 |
| 2.2.2 个性化推荐算法 | 第14-19页 |
| 2.2.3 数据相似度的衡量 | 第19-20页 |
| 2.3 微博检索、好友推荐系统评价标准 | 第20-22页 |
| 第三章 基于微博文档扩展的检索算法研究 | 第22-34页 |
| 3.1 短文本在传统检索中遇到的问题 | 第22页 |
| 3.2 原理介绍 | 第22-27页 |
| 3.2.1 文档扩展原理 | 第23-24页 |
| 3.2.2 语言模型说明 | 第24-25页 |
| 3.2.3 扩展文档的方法 | 第25-26页 |
| 3.2.4 相关性语言模型 | 第26-27页 |
| 3.3 微博原始数据分析及处理 | 第27-29页 |
| 3.3.1 数据的获得 | 第27-28页 |
| 3.3.2 数据预处理 | 第28-29页 |
| 3.4 文档检索扩展系统 | 第29-31页 |
| 3.4.1 查询内容 | 第30页 |
| 3.4.2 检索系统 | 第30-31页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第31-33页 |
| 3.5.1 评价标准 | 第31-32页 |
| 3.5.2 结果分析 | 第32-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于活跃度的微博好友推荐算法研究 | 第34-49页 |
| 4.1 数据属性分析 | 第34-36页 |
| 4.2 基于用户活跃程度的个性化推荐 | 第36-44页 |
| 4.2.1 用户活跃度定义 | 第36-38页 |
| 4.2.2 数据获取 | 第38-40页 |
| 4.2.3 文本的预处理 | 第40-42页 |
| 4.2.4 活跃度计算 | 第42-44页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第44-49页 |
| 4.3.1 计算活跃度 | 第44-47页 |
| 4.3.2 计算相似性 | 第47-48页 |
| 4.3.3 实验分析 | 第48-49页 |
| 第五章 总结及工作展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49-50页 |
| 5.2 工作展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第56页 |
