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微博用户兴趣模型及个性化推荐技术研究与应用

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 微博用户兴趣模型的研究现状第12-14页
        1.2.2 个性化推荐技术的研究现状第14-15页
    1.3 研究思路与主要内容第15-16页
        1.3.1 研究思路第15页
        1.3.2 主要内容第15-16页
    1.4 论文组织结构第16-17页
第2章 用户兴趣建模理论及相关技术综述第17-32页
    2.1 用户兴趣第17-18页
        2.1.1 用户兴趣的定义第17页
        2.1.2 用户兴趣研究的产生及发展第17-18页
    2.2 用户兴趣模型第18-24页
        2.2.1 用户兴趣模型的定义第18页
        2.2.2 用户兴趣模型的构建第18-24页
    2.3 用户兴趣建模相关技术第24-31页
        2.3.1 网络爬虫第25-26页
        2.3.2 正则表达式第26-27页
        2.3.3 中文文本分词第27-30页
        2.3.4 停用词过滤第30-31页
    2.4 本章小结第31-32页
第3章 基于LDA模型的微博用户兴趣模型构建第32-52页
    3.1 微博用户信息特征第32-34页
        3.1.1 用户基础信息第32-33页
        3.1.2 用户微博内容信息第33页
        3.1.3 用户行为信息第33-34页
    3.2 LDA模型第34-38页
        3.2.1 LDA模型简介第34-35页
        3.2.2 LDA模型的三个层次第35-36页
        3.2.3 LDA模型参数估计和求解第36-37页
        3.2.4 LDA模型中的Gibbs抽样第37-38页
    3.3 微博用户兴趣模型的构建第38-44页
        3.3.1 微博用户兴趣提取第38-39页
        3.3.2 用户兴趣度计算第39-40页
        3.3.3 用户兴趣模型更新第40-43页
        3.3.4 微博用户兴趣模型整体构建第43-44页
    3.4 实验设计与结果分析第44-51页
        3.4.1 实验数据第44页
        3.4.2 实验内容第44-45页
        3.4.3 实验评价指标第45-46页
        3.4.4 实验结果及分析第46-51页
    3.5 本章小结第51-52页
第4章 微博个性化推荐在网络商品信息推荐中的应用研究第52-71页
    4.1 个性化推荐技术概述第52-62页
        4.1.1 基于协同过滤的推荐技术第52-57页
        4.1.2 基于关联规则的推荐技术第57-60页
        4.1.3 基于内容的推荐技术第60-62页
    4.2 网络商品信息的微博个性化推荐算法第62-67页
        4.2.1 基于用户兴趣模型的协同过滤推荐算法第62-63页
        4.2.2 引入商家信用评价的推荐算法改进第63-67页
    4.3 实验设计与结果分析第67-70页
        4.3.1 实验数据第67页
        4.3.2 实验内容第67页
        4.3.3 实验结果及分析第67-70页
    4.4 本章小结第70-71页
第5章 基于微博的个性化广告推荐系统设计第71-82页
    5.1 系统概述第71-73页
        5.1.1 系统开发环境第71-72页
        5.1.2 系统整体框架设计第72-73页
    5.2 系统核心功能模块设计第73-80页
        5.2.1 数据采集模块第73-75页
        5.2.2 数据预处理模块第75-77页
        5.2.3 主题模型模块第77-78页
        5.2.4 个性化推荐模块第78-80页
    5.3 系统实现与应用第80-81页
    5.4 本章小结第81-82页
第6章 总结与展望第82-84页
参考文献第84-89页
攻读学位期间公开发表论文第89-90页
致谢第90页

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