基于链接分析和聚类的标签语义分析方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-12页 |
| ·个性化推荐 | 第11页 |
| ·基于标签向量建模 | 第11-12页 |
| ·标签模糊性和数据空间过大 | 第12页 |
| ·本文工作 | 第12-13页 |
| ·文章结构 | 第13-14页 |
| 2 社会标注概述 | 第14-25页 |
| ·大众分类法与社会标注 | 第14-15页 |
| ·大众分类法 | 第14页 |
| ·社会标注 | 第14-15页 |
| ·大众分类法建模 | 第15-17页 |
| ·关系形式化建模 | 第15页 |
| ·关联矩阵建模 | 第15-16页 |
| ·实体链接建模 | 第16页 |
| ·分图建模 | 第16-17页 |
| ·社会标注系统 | 第17-20页 |
| ·系统特点 | 第17-18页 |
| ·系统优点 | 第18页 |
| ·系统实例 | 第18-20页 |
| ·标签分析 | 第20-25页 |
| ·标签概念 | 第20页 |
| ·标签显式形式 | 第20-21页 |
| ·标签分析问题 | 第21-25页 |
| 3 用户与标注行为的链接分析算法 | 第25-31页 |
| ·社会标注系统中专家的发现 | 第25页 |
| ·社会标注中权威标注行为的发现 | 第25-26页 |
| ·链接分析算法 | 第26-30页 |
| ·算法思想 | 第26-27页 |
| ·算法描述 | 第27-28页 |
| ·算法实例 | 第28-30页 |
| ·问题解决 | 第30-31页 |
| 4 基于pLSA的标签聚类算法 | 第31-42页 |
| ·聚类分析介绍 | 第31-33页 |
| ·聚类算法介绍 | 第31-32页 |
| ·标签聚类的应用 | 第32-33页 |
| ·基于主题分析方案 | 第33-36页 |
| ·主题建模意义 | 第33-34页 |
| ·主题建模方案 | 第34-36页 |
| ·基于pLSA标签聚类算法 | 第36-40页 |
| ·潜在语义分析 | 第36页 |
| ·算法思想 | 第36-37页 |
| ·算法描述 | 第37-38页 |
| ·实例分析 | 第38-40页 |
| ·问题解决 | 第40-42页 |
| 5 算法实验以及评价 | 第42-59页 |
| ·用户与标注行为排序实验 | 第42-49页 |
| ·Delicious数据集介绍 | 第42-43页 |
| ·实验数据集 | 第43页 |
| ·评价准则 | 第43-45页 |
| ·实验过程 | 第45页 |
| ·实验结果 | 第45-48页 |
| ·实验小结 | 第48-49页 |
| ·基于pLSA的标签聚类算法 | 第49-59页 |
| ·Movielens数据集介绍 | 第49-50页 |
| ·实验数据集 | 第50页 |
| ·评价标准 | 第50-53页 |
| ·实验过程 | 第53-54页 |
| ·实验结果 | 第54-57页 |
| ·实验小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
