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问答社区中的问题与答案推荐机制研究与实现

摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第1章 绪论第9-16页
   ·引言第9页
   ·问答社区发展现状第9-14页
     ·社交网络第9-10页
     ·社交网络服务第10-12页
     ·问答社区第12-14页
   ·本文工作第14-15页
   ·本文组织第15页
   ·本章小结第15-16页
第2章 问答社区关键技术综述第16-35页
   ·问答社区相关研究工作第16-18页
   ·主题建模技术综述第18-30页
     ·潜在语义分析第19-22页
     ·一元混合模型第22-24页
     ·概率潜在语义分析第24-26页
     ·期望最大化第26-30页
   ·链接分析技术综述第30-34页
     ·HITS算法第30-32页
     ·PageRank算法第32-34页
   ·本章小结第34-35页
第3章 基于主题建模的问题推荐算法第35-46页
   ·问题推荐定义第36-37页
   ·问题推荐总体设计第37-38页
   ·用户兴趣建模第38-44页
     ·模型构建第39-41页
     ·参数估计第41-44页
   ·相似度计算第44页
   ·本章小结第44-46页
第4章 基于链接分析的答案推荐算法第46-57页
   ·答案推荐定义第46-47页
   ·答案推荐总体设计第47-49页
   ·用户权威度建模第49-54页
     ·链接结构构建第49-51页
     ·权威度评估第51-54页
   ·相似度计算第54-56页
   ·本章小结第56-57页
第5章 系统设计与实现第57-74页
   ·总体设计第57-58页
   ·网页获取第58-61页
     ·数据源第58-59页
     ·网页获取实现第59-61页
   ·网页内容抽取第61-62页
   ·用户信息提取第62-63页
   ·界面展示第63-65页
   ·问题推荐结果及讨论第65-67页
   ·答案推荐结果及讨论第67-72页
   ·本章小结第72-74页
第6章 总结与展望第74-76页
   ·总结第74-75页
   ·下一步工作第75-76页
参考文献第76-80页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第80-81页
致谢第81-82页
作者简历第82页

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