| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究思路 | 第9页 |
| 1.3 本文的主要贡献 | 第9-10页 |
| 1.4 组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 国内外研究现状 | 第12-19页 |
| 2.1 社交影响力度量相关研究 | 第12-14页 |
| 2.2 基于张量分解的数据挖掘相关研究 | 第14-15页 |
| 2.3 评价指标和数据集 | 第15-18页 |
| 2.3.1 评价指标 | 第15页 |
| 2.3.2 实验数据集 | 第15-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于多因素限制张量分解的社交影响力度量模型 | 第19-29页 |
| 3.1 引言 | 第19页 |
| 3.2 问题描述 | 第19页 |
| 3.3 模型介绍 | 第19-25页 |
| 3.3.1 预备知识 | 第19-20页 |
| 3.3.2 用户间交互关系的张量表示 | 第20-21页 |
| 3.3.3 用户话题相关度计算 | 第21-22页 |
| 3.3.4 社交影响力度量 | 第22-25页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第25-28页 |
| 3.4.1 参数确定 | 第25-26页 |
| 3.4.2 基准方法的设置 | 第26页 |
| 3.4.3 实验结果分析 | 第26-28页 |
| 3.5 本章小节 | 第28-29页 |
| 第四章 基于拉普拉斯限制张量分解的社交影响力度量模型 | 第29-42页 |
| 4.1 引言 | 第29页 |
| 4.2 问题描述 | 第29页 |
| 4.3 预备知识 | 第29-30页 |
| 4.4 基于拉普拉斯限制项的平行因子分解 | 第30-35页 |
| 4.4.1 加入拉普拉斯限制项的目标函数 | 第30-31页 |
| 4.4.2 求解目标函数 | 第31-33页 |
| 4.4.3 收敛性证明 | 第33-35页 |
| 4.5 社交影响力度量 | 第35-38页 |
| 4.5.1 用户间交互关系的张量表示 | 第35-36页 |
| 4.5.2 基于拉普拉斯限制项融入话题信息 | 第36-37页 |
| 4.5.3 用户社交影响力度量 | 第37-38页 |
| 4.6 实验及结果分析 | 第38-41页 |
| 4.6.1 参数确定 | 第38-39页 |
| 4.6.2 基准方法的设置 | 第39页 |
| 4.6.3 实验结果分析 | 第39-41页 |
| 4.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于MapReduce的张量分解 | 第42-49页 |
| 5.1 引言 | 第42页 |
| 5.2 问题描述 | 第42页 |
| 5.3 基于MapReduce的张量分解 | 第42-45页 |
| 5.4 实验及结果分析 | 第45-48页 |
| 5.4.1 实验环境和数据 | 第45-46页 |
| 5.4.2 评价指标 | 第46页 |
| 5.4.3 实验结果分析 | 第46-48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 总结 | 第49-50页 |
| 展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 个人简历 | 第56-57页 |
| 在学校期间的研究成果以及发表的学术论文 | 第57页 |