| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-11页 |
| ·主要研究内容及组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 国内外研究现状 | 第13-20页 |
| ·领域专业性理论框架 | 第13-15页 |
| ·二部图中识别领域专家用户 | 第15-16页 |
| ·三部图中识别领域专家用户 | 第16-20页 |
| 第3章 相关技术研究 | 第20-31页 |
| ·DELICIOUS网站概述 | 第20-22页 |
| ·社会化标注相关概念 | 第22-24页 |
| ·标签 | 第22-23页 |
| ·社会化标注 | 第23-24页 |
| ·资源 | 第24页 |
| ·HITS算法 | 第24-28页 |
| ·SPEAR算法 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于社会化标注系统网络拓扑的领域专家和优质资源识别模型 | 第31-44页 |
| ·领域专家特征识别机制 | 第31-32页 |
| ·优质资源特征识别机制 | 第32-33页 |
| ·领域专家特征提取 | 第33-36页 |
| ·候选专家的挖掘 | 第33-34页 |
| ·候选专家标签频率统计 | 第34-36页 |
| ·基于网络拓扑的领域专家和优质资源识别算法 | 第36-44页 |
| ·候选专家兴趣主题提取方法 | 第36-38页 |
| ·识别领域专家和优质资源 | 第38-44页 |
| 第5章 实验结论与分析 | 第44-61页 |
| ·候选专家挖掘的验证 | 第44-47页 |
| ·候选专家兴趣主题提取验证 | 第47-51页 |
| ·领域专家和优质资源识别算法验证 | 第51-61页 |
| ·本算法与HITS算法、SPEAR算法对比 | 第51-55页 |
| ·DEARL算法有效性验证 | 第55-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68-69页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参与的项目 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |