| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.2 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3 论文结构 | 第14-15页 |
| 2 相关理论与技术 | 第15-30页 |
| 2.1 数据采集与筛选 | 第15-16页 |
| 2.2 特征设计 | 第16-20页 |
| 2.3 分类方法 | 第20-29页 |
| 2.4 算法评价指标 | 第29-30页 |
| 3 基于Labeled LDA模型的社会化媒体用户隐含属性识别 | 第30-38页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 概述Labeled LDA模型 | 第31-32页 |
| 3.3 特征空间构建 | 第32-33页 |
| 3.4 Labeled LDA模型识别知乎社区用户隐含属性 | 第33-35页 |
| 3.5 统计方法识别知乎社区用户隐含属性 | 第35页 |
| 3.6 实验结果及分析 | 第35-38页 |
| 4 基于递归神经网络的社会化媒体用户隐含属性识别 | 第38-46页 |
| 4.1 引言 | 第38-39页 |
| 4.2 概述递归神经网络 | 第39页 |
| 4.3 递归神经网络识别微博用户隐含属性 | 第39-43页 |
| 4.4 其他方法识别微博用户隐含属性 | 第43页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第43-46页 |
| 5 总结与展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 6 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |