基于信任关系的微博推荐系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究重点及创新点 | 第12-13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-14页 |
| 2 研究基础 | 第14-23页 |
| 2.1 微博 | 第14-18页 |
| 2.1.1 微博简介 | 第14页 |
| 2.1.2 微博特征 | 第14-15页 |
| 2.1.3 微博文本特征 | 第15-17页 |
| 2.1.4 情感分析简介 | 第17-18页 |
| 2.2 层次分析判断矩阵 | 第18页 |
| 2.3 Page Rank算法 | 第18-21页 |
| 2.4 模拟退火算法 | 第21-22页 |
| 2.5 互信息 | 第22-23页 |
| 3 微博用户信任网络 | 第23-35页 |
| 3.1 微博用户关注行为 | 第23-25页 |
| 3.1.1 微博用户关注关系分析 | 第23-24页 |
| 3.1.2 关注度 | 第24页 |
| 3.1.3 共同好友 | 第24-25页 |
| 3.2 微博用户交互行为 | 第25-28页 |
| 3.2.1 交互行为分析 | 第25-27页 |
| 3.2.2 交互度 | 第27-28页 |
| 3.3 微博用户信任关系 | 第28-29页 |
| 3.3.1 信任关系简介 | 第28页 |
| 3.3.2 信任度 | 第28-29页 |
| 3.4 微博用户信任网络 | 第29-34页 |
| 3.4.1 信任传播分析 | 第29-32页 |
| 3.4.2 用户信任网络 | 第32-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于信任关系推荐系统 | 第35-48页 |
| 4.1 基于信任关系与情感分析的推荐系统 | 第35-42页 |
| 4.1.1 情感词典的构建 | 第35-38页 |
| 4.1.2 情感词的提取 | 第38-40页 |
| 4.1.3 微博情感倾向计算 | 第40-42页 |
| 4.2 基于信任关系与情感分析推荐系统设计 | 第42-45页 |
| 4.3 推荐算法的扩充 | 第45-46页 |
| 4.3.1 用户可信度 | 第45页 |
| 4.3.2 用户可信度的计算方法 | 第45-46页 |
| 4.4 最终推荐系统设计 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 实验与分析 | 第48-57页 |
| 5.1 实验环境 | 第48页 |
| 5.2 实验数据 | 第48-49页 |
| 5.3 数据预处理 | 第49-50页 |
| 5.3.1 微博文本分词 | 第49-50页 |
| 5.3.2 清洗数据 | 第50页 |
| 5.4 推荐系统实验与分析 | 第50-56页 |
| 5.4.1 评价指标 | 第50-51页 |
| 5.4.2 参数确定 | 第51-53页 |
| 5.4.3 信任关系评估分析 | 第53页 |
| 5.4.4 结果分析 | 第53-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 6 结论与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 本文总结 | 第57-58页 |
| 6.2 工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
