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面向多用户类型的多角度推荐策略研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第1章 绪论第13-33页
    1.1 研究背景及意义第14-16页
    1.2 相关技术及研究成果第16-29页
        1.2.1 Web数据源信息集成第16-19页
        1.2.2 社交网络社区探测技术第19-26页
        1.2.3 社交网络影响力最大化问题第26-29页
    1.3 本文的研究内容和主要贡献第29-30页
    1.4 本文的组织结构第30-33页
第2章 基于多领域关联查询路径的信息搜索推荐策略第33-55页
    2.1 引言第33-34页
    2.2 推荐策略执行框架和实体类模型第34-37页
        2.2.1 推荐策略执行框架第35页
        2.2.2 实体类模型第35-37页
    2.3 关联关系图构建第37-48页
        2.3.1 关联关系挖掘第37-46页
        2.3.2 关联度计算第46-48页
    2.4 关联查询路径推荐第48-49页
    2.5 实验测试与分析第49-53页
        2.5.1 实验设置与数据集第50-51页
        2.5.2 关联图质量评估第51页
        2.5.3 关联查询路径质量评估第51-53页
    2.6 本章小结第53-55页
第3章 基于单点重叠社区搜索的社网交互推荐策略第55-73页
    3.1 引言第55-57页
    3.2 问题描述第57-59页
    3.3 单点重叠社区搜索精确方法第59-65页
        3.3.1 经典的重叠社区搜索精确方法第59-62页
        3.3.2 改进的重叠社区搜索精确方法第62-65页
    3.4 单点重叠社区近似方法第65-69页
    3.5 实验测试与分析第69-72页
        3.5.1 实验设置第69-70页
        3.5.2 算法性能分析第70-71页
        3.5.3 算法质量分析第71-72页
        3.5.4 节点度条件参数的影响第72页
    3.6 本章小结第72-73页
第4章 基于多点重叠社区搜索的用户群推荐策略第73-95页
    4.1 引言第73-74页
    4.2 问题描述和执行框架第74-76页
        4.2.1 问题描述第75-76页
        4.2.2 多点重叠社区搜索执行框架第76页
    4.3 多点重叠社区搜索精确方法第76-81页
    4.4 多点重叠社区搜索近似策略第81-89页
        4.4.1 简单的近似策略第81页
        4.4.2 可调节近似策略第81-83页
        4.4.3 发现力调节参数第83-87页
        4.4.4 改进的可调节近似策略第87-89页
    4.5 实验测试与分析第89-94页
        4.5.1 实验设置第89-90页
        4.5.2 算法性能分析第90-92页
        4.5.3 算法质量分析第92页
        4.5.4 节点度参数的影响第92-93页
        4.5.5 发现力参数的影响第93-94页
    4.6 本章小结第94-95页
第5章 基于重叠社区搜索的影响力最大化用户群推荐策略第95-117页
    5.1 引言第95-97页
    5.2 迭代式推广模型及问题描述第97-101页
        5.2.1 迭代式推广模型第98-100页
        5.2.2 问题描述第100-101页
    5.3 传播热点选择精确方法第101-104页
        5.3.1 基本方法第101-102页
        5.3.2 优化的精确方法第102-104页
    5.4 传播热点选择近似方法第104-107页
    5.5 实验测试与分析第107-114页
        5.5.1 实验设置与数据集第108页
        5.5.2 实验结果与分析第108-114页
    5.6 本章小结第114-117页
第6章 结束语第117-119页
    6.1 本文工作总结第117-118页
    6.2 未来的研究方向第118-119页
参考文献第119-129页
致谢第129-131页
攻博期间发表的论文第131-133页
攻博期间参与的项目第133-135页
作者简介第135页

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