融入情感分析的社会化标注推荐研究
摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
1 绪论 | 第10-27页 |
1.1 研究背景及意义 | 第10-13页 |
1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
1.1.2 问题提出 | 第11-12页 |
1.1.3 研究意义 | 第12-13页 |
1.2 国内外研究综述 | 第13-22页 |
1.2.1 社会化标注相关研究综述 | 第13-15页 |
1.2.2 社会化标注中的推荐方法研究综述 | 第15-19页 |
1.2.3 情感分析相关研究综述 | 第19-21页 |
1.2.4 融入情感分析的推荐方法研究综述 | 第21-22页 |
1.3 研究内容、思路与方法 | 第22-25页 |
1.3.1 研究内容 | 第22-24页 |
1.3.2 研究思路与方法 | 第24-25页 |
1.4 论文结构安排 | 第25-27页 |
2 理论基础和研究框架 | 第27-41页 |
2.1 社会化标注基本原理 | 第27-30页 |
2.1.1 社会化标注概述 | 第27-28页 |
2.1.2 社会化标签 | 第28-29页 |
2.1.3 社会化标注中的三元关系 | 第29-30页 |
2.2 情感分析基本原理 | 第30-32页 |
2.2.1 情感分析方法 | 第30-31页 |
2.2.2 SenticNet情感词库 | 第31-32页 |
2.3 推荐系统基本原理 | 第32-37页 |
2.3.1 推荐系统概述 | 第32-33页 |
2.3.2 基于内容推荐系统 | 第33-35页 |
2.3.3 协同过滤推荐系统 | 第35-37页 |
2.4 融入情感分析的社会化标注推荐研究框架 | 第37-41页 |
2.4.1 融入情感分析的社会化标注推荐概念 | 第37-38页 |
2.4.2 融入情感分析的社会化标注推荐研究框架 | 第38-41页 |
3 标签情感分析 | 第41-54页 |
3.1 标签情感分析过程 | 第41-42页 |
3.2 标签预处理 | 第42-43页 |
3.3 标签概念抽取 | 第43-44页 |
3.4 标签情感识别与分析 | 第44-51页 |
3.4.1 情感描述方法 | 第44-47页 |
3.4.2 基于词库的情感识别和分析 | 第47-49页 |
3.4.3 计算机实现 | 第49-51页 |
3.5 标签情感分析示例 | 第51-54页 |
4 融入情感分析的基于内容推荐方法 | 第54-75页 |
4.1 融入情感分析的基于内容推荐过程 | 第54-56页 |
4.2 语义概况模型构建 | 第56-63页 |
4.2.1 标签二元关系抽取 | 第56-57页 |
4.2.2 用户语义概况模型构建 | 第57-61页 |
4.2.3 资源语义概况模型构建 | 第61-63页 |
4.3 情感概况模型构建 | 第63-65页 |
4.3.1 用户情感概况模型构建 | 第63-65页 |
4.3.2 资源情感概况模型构建 | 第65页 |
4.4 融入情感分析的基于内容推荐方法 | 第65-71页 |
4.4.1 语义偏好和情感偏好获取 | 第66-70页 |
4.4.2 语义和情感融合的用户偏好获取 | 第70-71页 |
4.4.3 推荐列表获取 | 第71页 |
4.5 融入情感分析的基于内容推荐示例 | 第71-75页 |
5 融入情感分析的协同过滤推荐方法 | 第75-83页 |
5.1 融入情感分析的协同过滤推荐过程 | 第75-77页 |
5.2 融入情感的用户邻居获取 | 第77-79页 |
5.2.1 语义相似性矩阵获取 | 第77页 |
5.2.2 情感相似性矩阵获取 | 第77-78页 |
5.2.3 用户邻居获取 | 第78-79页 |
5.3 融入情感的邻居偏好获取 | 第79-80页 |
5.3.1 邻居语义偏好矩阵获取 | 第79页 |
5.3.2 邻居情感偏好矩阵获取 | 第79-80页 |
5.3.3 融入情感的邻居偏好获取 | 第80页 |
5.4 推荐列表获取 | 第80-81页 |
5.5 融入情感分析的协同过滤推荐示例 | 第81-83页 |
6 实证研究 | 第83-97页 |
6.1 实验数据集与基本统计 | 第83-84页 |
6.2 实验方案设计 | 第84-87页 |
6.2.1 评价指标构建 | 第84-85页 |
6.2.2 实验数据处理 | 第85-87页 |
6.3 实验开展流程 | 第87-90页 |
6.3.1 融入情感分析的基于内容推荐评估实验 | 第87-89页 |
6.3.2 融入情感分析的协同过滤推荐评估实验 | 第89-90页 |
6.4 实验结果与总结 | 第90-97页 |
6.4.1 融入情感分析的基于内容推荐实验结果 | 第90-92页 |
6.4.2 融入情感分析的协同过滤推荐实验结果 | 第92-95页 |
6.4.3 实验结果分析 | 第95-97页 |
7 总结与展望 | 第97-99页 |
7.1 总结 | 第97-98页 |
7.2 展望 | 第98-99页 |
参考文献 | 第99-107页 |
攻读学位期间的研究成果 | 第107-109页 |
致谢 | 第109页 |