社交网络好友推荐系统的设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第12页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第12-15页 |
| 第二章 相关理论及技术 | 第15-29页 |
| 2.1 网络爬虫 | 第15-17页 |
| 2.1.1 概念及简介 | 第15-16页 |
| 2.1.2 工作原理及流程 | 第16-17页 |
| 2.2 文本预处理 | 第17-19页 |
| 2.2.1 分词技术 | 第17-19页 |
| 2.2.2 噪声词处理 | 第19页 |
| 2.3 主题模型 | 第19-27页 |
| 2.3.1 潜在语义分析模型LSA | 第21-22页 |
| 2.3.2 概率潜在语义分析PLSA | 第22-23页 |
| 2.3.3 隐含狄利克雷分布LDA | 第23-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 系统需求分析与整体设计 | 第29-35页 |
| 3.1 需求分析 | 第29-32页 |
| 3.2 整体设计 | 第32-34页 |
| 3.2.1 用户数据采集与预处理模块 | 第32-33页 |
| 3.2.2 用户兴趣挖掘模块 | 第33-34页 |
| 3.2.3 好友推荐模块 | 第34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 系统详细设计 | 第35-47页 |
| 4.1 用户数据采集与预处理模块 | 第35-39页 |
| 4.1.1 用户数据采集 | 第35-38页 |
| 4.1.2 数据预处理 | 第38-39页 |
| 4.2 用户兴趣挖掘模块 | 第39-42页 |
| 4.2.1 微博主题提取 | 第40-41页 |
| 4.2.2 用户兴趣表示 | 第41-42页 |
| 4.3 好友推荐模块 | 第42-46页 |
| 4.3.1 相似度测度 | 第42-45页 |
| 4.3.2 好友推荐 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 系统主要功能实现 | 第47-57页 |
| 5.1 系统开发环境 | 第47页 |
| 5.2 系统主要功能实现 | 第47-56页 |
| 5.2.1 用户数据采集与预处理模块实现 | 第47-53页 |
| 5.2.2 用户兴趣挖掘模块实现 | 第53-55页 |
| 5.2.3 好友推荐模块实现 | 第55-56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 系统性能测试与分析 | 第57-63页 |
| 6.1 数据来源 | 第57页 |
| 6.2 性能测试与指标 | 第57-59页 |
| 6.2.1 性能测试 | 第57-58页 |
| 6.2.2 性能指标 | 第58-59页 |
| 6.3 结果分析 | 第59-61页 |
| 6.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第七章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 7.1 总结 | 第63-64页 |
| 7.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 攻读硕士研究生期间发表的论文 | 第71页 |
