| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 主要符号对照表 | 第9-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 典型社交媒体介绍 | 第11-14页 |
| 1.2.1 网络百科 | 第11页 |
| 1.2.2 博客 | 第11-12页 |
| 1.2.3 网络问答社区 | 第12页 |
| 1.2.4 产品评论 | 第12-13页 |
| 1.2.5 微博 | 第13页 |
| 1.2.6 不同社交媒体的联系与区别 | 第13-14页 |
| 1.3 社交媒体信息的结构化组织与应用领域现状 | 第14-20页 |
| 1.3.1 社交媒体信息的组织 | 第14-16页 |
| 1.3.2 社交媒体信息在信息检索领域的应用 | 第16-18页 |
| 1.3.3 社交媒体信息在数据挖掘领域的应用 | 第18-20页 |
| 1.4 本文的研究重点 | 第20-22页 |
| 第2章 社交媒体信息的结构化组织研究 | 第22-46页 |
| 2.1 研究背景 | 第22-23页 |
| 2.2 研究动机 | 第23-25页 |
| 2.3 问题定义 | 第25-26页 |
| 2.4 研究方法 | 第26-36页 |
| 2.4.1 多源社交媒体数据的获取 | 第26页 |
| 2.4.2 话题树自动生成系统框架 | 第26-27页 |
| 2.4.3 基于多源投票的子话题提取 | 第27-28页 |
| 2.4.4 基于多源特征融合的话题关系抽取 | 第28-32页 |
| 2.4.5 话题树迭代生成算法 | 第32-36页 |
| 2.5 实验设置与结果 | 第36-44页 |
| 2.5.1 实验数据集 | 第36-37页 |
| 2.5.2 话题词抽取的性能分析 | 第37-39页 |
| 2.5.3 话题树生成的性能分析 | 第39-44页 |
| 2.6 本章小结 | 第44-46页 |
| 第3章 社交媒体信息的层次化检索研究 | 第46-68页 |
| 3.1 研究背景 | 第46-47页 |
| 3.1.1 查询分析 | 第46-47页 |
| 3.1.2 文档排序 | 第47页 |
| 3.2 研究动机 | 第47-48页 |
| 3.3 问题定义 | 第48-51页 |
| 3.3.1 用户信息需求 | 第49-50页 |
| 3.3.2 层次化信息检索 | 第50页 |
| 3.3.3 与话题树的联系和区别 | 第50-51页 |
| 3.4 研究方法 | 第51-58页 |
| 3.4.1 层次化信息检索系统框架 | 第51页 |
| 3.4.2 基于标签传播的查询分析算法 | 第51-52页 |
| 3.4.3 查询相关的话题层次结构生成 | 第52-54页 |
| 3.4.4 面向多源信息的文档排序算法 | 第54-58页 |
| 3.5 实验设置与结果 | 第58-66页 |
| 3.5.1 实验数据集 | 第58-60页 |
| 3.5.2 话题层次结构生成的性能分析 | 第60-63页 |
| 3.5.3 多源文档排序模型的性能分析 | 第63-65页 |
| 3.5.4 在改善传统检索结果中的应用 | 第65-66页 |
| 3.6 本章小结 | 第66-68页 |
| 第4章 基于带权话题树模型的推荐算法研究 | 第68-90页 |
| 4.1 研究背景 | 第68-70页 |
| 4.2 研究动机 | 第70-71页 |
| 4.3 研究方法 | 第71-80页 |
| 4.3.1 基于话题树的物品建模 | 第71-74页 |
| 4.3.2 基于带权话题树的物品推荐模型 | 第74-78页 |
| 4.3.3 基于话题关联度的模型改进方法 | 第78页 |
| 4.3.4 模型参数求解方法 | 第78-80页 |
| 4.3.5 基于物品话题树的推荐理由生成算法 | 第80页 |
| 4.4 实验设置与结果 | 第80-89页 |
| 4.4.1 实验数据集 | 第80-82页 |
| 4.4.2 话题评分对推荐系统的影响 | 第82-83页 |
| 4.4.3 话题关联度和话题活跃度对推荐系统的影响 | 第83-84页 |
| 4.4.4 关于话题权重学习性能的讨论 | 第84-85页 |
| 4.4.5 与State-of-The-Art推荐算法的性能比较 | 第85-86页 |
| 4.4.6 话题树与其他物品相关信息对推荐性能影响的比较 | 第86-87页 |
| 4.4.7 基于话题树的推荐理由生成性能的讨论 | 第87-89页 |
| 4.5 本章小结 | 第89-90页 |
| 第5章 总结与展望 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-101页 |
| 致谢 | 第101-103页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第103页 |
