微博在分众营销方面的应用及效果研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 图表目录 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·本文研究背景 | 第10-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·研究的主要内容 | 第15-16页 |
| ·本文结构 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 分众营销及微博 | 第17-30页 |
| ·分众营销 | 第17-21页 |
| ·分众营销的基本概念 | 第17-18页 |
| ·分众营销的流程 | 第18-21页 |
| ·微博 | 第21-25页 |
| ·微博的基本概念 | 第21-23页 |
| ·微博基本数据关系 | 第23-25页 |
| ·微博客核心——个性化推荐 | 第25页 |
| ·微博营销 | 第25-29页 |
| ·微博营销前景与特点 | 第25-26页 |
| ·微博营销常用策略与技巧 | 第26-28页 |
| ·文本特征选择 | 第28-29页 |
| ·微博分众营销 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 聚类分析在微博系统中的应用 | 第30-37页 |
| ·聚类分析 | 第30-31页 |
| ·聚类分析的基本概念 | 第30页 |
| ·聚类分析的常用算法 | 第30-31页 |
| ·面向分众营销的微博客的聚类分析算法 | 第31-36页 |
| ·面向分众营销的微博客的聚类算法UAFCC | 第31-33页 |
| ·UAFCC 算法编程实现 | 第33页 |
| ·UAFCC 算法的应用 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 个性化推荐算法在微博中的应用 | 第37-47页 |
| ·现有的推荐算法 | 第37-41页 |
| ·协同过滤推荐 | 第37-39页 |
| ·基于内容推荐 | 第39-40页 |
| ·基于知识推荐 | 第40页 |
| ·基于规则的推荐 | 第40-41页 |
| ·组合推荐 | 第41页 |
| ·面向微博的推荐算法CBCB | 第41-44页 |
| ·CBCB 算法的验证 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 附录 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
