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基于情感认知和个性化特征的用户兴趣分析方法研究与实现

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第9-13页
    1.1 论文的研究背景第9-10页
    1.2 本文主要研究工作第10-11页
        1.2.1 情感认知识别和个性能量模型预测第10页
        1.2.2 基于微博的个性化兴趣发现第10页
        1.2.3 基于用户内容以及用户能量模型的推荐的探究第10-11页
    1.3 论文组织结构第11页
    1.4 整体方法说明第11-13页
第2章 相关工作综述第13-19页
    2.1 情感认知识别和个性能量模型及预测第13-15页
        2.1.1 基于微博文本的用户情感语义分析第13-14页
        2.1.2 用户剖像与个性化建模第14页
        2.1.3 用户个性化能量分析第14-15页
    2.2 基于微博的个性化兴趣发现第15-17页
        2.2.1 用户剖像兴趣标签提取第15页
        2.2.2 LDA模型第15-16页
        2.2.3 BTM模型第16-17页
    2.3 基于用户内容以及用户能量模型的推荐第17-18页
        2.3.1 推荐算法介绍第17-18页
        2.3.2 Doc2vec算法第18页
    2.4 本章小结第18-19页
第3章 基于情感认知和个性分析构建能量模型及预测第19-31页
    3.1 前言第19页
    3.2 基于规则性语义分析的用户情感认知分析模型第19-23页
        3.2.1 用户情感认知语义分析模型中情感词典的介绍第20-22页
        3.2.2 情感认知的语义性认知规则算法第22-23页
    3.3 结合Big-Five心理模型的用户剖像与个性化建模第23-24页
        3.3.1 Big-Five模型介绍以及分析第23页
        3.3.2 构建个性Big-Five五大维度统计模型第23-24页
        3.3.3 个性分析算法第24页
    3.4 基于情感认知和个性构造能量模型第24-25页
        3.4.1 基于心理学模型的能量模型定义分析第24-25页
        3.4.2 用户能量模型第25页
    3.5 实验与分析第25-29页
        3.5.1 评价测度第25-26页
        3.5.2 情感认知数据处理结果以及分析第26-28页
        3.5.3 用户个性预测结果分析第28页
        3.5.4 用户模型预测结果以及分析第28-29页
    3.6 本章小结第29-31页
第4章 基于改进LDA的个性化兴趣抽取第31-39页
    4.1 前言第31页
    4.2 微博用户文本剖像化处理第31-34页
        4.2.1 句法第31-32页
        4.2.2 改进LDA模型第32-33页
        4.2.3 “词对(biterm)”的生成第33-34页
    4.3 实验分析第34-38页
        4.3.1 数据集处理第34-35页
        4.3.2 评估指标第35页
        4.3.3 实验结果以及分析第35-38页
    4.4 本章小结第38-39页
第5章 基于用户能量群体兴趣标签模型的推荐第39-47页
    5.1 前言第39页
    5.2 基于用户相似文本的用户相似性推荐第39-40页
        5.2.1 短文本词性处理第39-40页
        5.2.2 Textrank第40页
    5.3 基于协同过滤推荐算法的推荐潜在用户兴趣模型第40-42页
        5.3.1 能量群体用户协同过滤算法用户兴趣标签第40页
        5.3.2 基于内容相似以及协同过滤相似用户的混合推荐算法第40-42页
    5.4 实验与分析第42-44页
        5.4.1 数据集第42页
        5.4.2 数据处理以及评价指标第42页
        5.4.3 结果以及分析第42-44页
    5.5 本章小结第44-47页
第6章 应用系统实例第47-55页
    6.1 系统总体设计第47-48页
    6.2 系统功能模块第48-49页
    6.3 结果展示第49-53页
    6.4 本章小结第53-55页
结论第55-57页
参考文献第57-61页
攻读硕士学位期间所发表的论文第61-63页
致谢第63页

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