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基于博文质量评估的微博过滤研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1. 研究背景以及意义第9-10页
    1.2. 研究现状第10-12页
        1.2.1 国内外研究现状第10-11页
        1.2.2 国内研究现状第11-12页
        1.2.3 现有研究存在的问题第12页
    1.3. 主要研究内容第12-13页
    1.4. 论文结构第13-15页
第2章 相关技术研究综述第15-25页
    2.1. 微博过滤系统综述第15-17页
        2.1.1 信息检索模型第15-17页
        2.1.2 微博过滤第17页
    2.2. 查询扩展技术第17-20页
        2.2.1 基于近义词词典的查询扩展第18页
        2.2.2 基于文档集分析的查询扩展第18-19页
        2.2.3 基于外部源查询扩展技术第19-20页
    2.3. 矩阵分解第20-22页
        2.3.1 奇异值分解第20-21页
        2.3.2 非负矩阵分解第21-22页
    2.4. 稀疏特征约束的正则化理论第22-23页
    2.5. 本章小结第23-25页
第3章 基于博文质量的微博过滤系统第25-35页
    3.1. 问题建模第25-26页
    3.2. 系统结构第26-29页
    3.3. 基于维基百科的查询扩展模块第29页
    3.4. 微博过滤系统第29-31页
    3.5. 微博博文质量模型第31-33页
    3.6. 本章小结第33-35页
第4章 基于同质性约束的微博内容最优低秩表达方法研究第35-43页
    4.1. 相关知识理论第35-38页
        4.1.1 非负矩阵分解技术第35-37页
        4.1.2 同质性系数第37-38页
    4.2. 基于同质性约束的微博内容最优低秩表达方法模型建模第38页
    4.3. 基于同质性约束的微博内容最优低秩表达方法求解第38-41页
    4.4. 本章小结第41-43页
第5章 基于稀疏特征约束的博文质量评估模型方法第43-49页
    5.1. 基于稀疏特征约束的博文质量评估模型建模第43页
    5.2. 模型参数正则化第43-45页
    5.3. L1-范数正则化第45-46页
    5.4. 正则化优化问题求解第46-48页
    5.5. 本章小结第48-49页
第6章 实验设计以及结果分析第49-59页
    6.1. 实验环境以及评价方法第49页
    6.2. 数据组织第49-50页
    6.3. 实验设计第50-51页
    6.4. 实验结果第51-56页
    6.5. 实验结果分析第56-57页
    6.6. 实验总结第57-59页
结论第59-61页
参考文献第61-65页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第65-67页
致谢第67页

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