微博用户兴趣建模及其动态性研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景与问题提出 | 第8-9页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第9页 |
| 1.3 国内外研究现状与分析 | 第9-12页 |
| 1.3.1 用户兴趣建模研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3.2 用户兴趣动态性研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 研究内容及研究路线 | 第12-14页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4.2 研究路线 | 第13-14页 |
| 第2章 微博用户兴趣建模 | 第14-33页 |
| 2.1 微博用户兴趣的定义 | 第14-15页 |
| 2.2 微博用户兴趣信息 | 第15-17页 |
| 2.2.1 目标微博用户 | 第15页 |
| 2.2.2 微博用户兴趣信息 | 第15-17页 |
| 2.3 微博用户兴趣模型的表示方法和计算 | 第17-22页 |
| 2.3.1 用户兴趣模型表示方法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 几种表示方法的比较 | 第18-19页 |
| 2.3.3 微博用户的兴趣分类 | 第19-20页 |
| 2.3.4 长期兴趣度计算 | 第20-22页 |
| 2.3.5 短期兴趣度计算 | 第22页 |
| 2.4 微博用户兴趣模型和建模步骤 | 第22-31页 |
| 2.4.1 微博用户兴趣概念模型 | 第22-25页 |
| 2.4.2 微博用户兴趣模型的存储 | 第25-28页 |
| 2.4.3 微博用户兴趣建模步骤及实例 | 第28-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 微博用户兴趣动态性研究 | 第33-42页 |
| 3.1 微博用户兴趣动态性的定义 | 第33-34页 |
| 3.2 微博用户兴趣动态性研究的应用 | 第34-35页 |
| 3.3 马尔可夫过程概述 | 第35-37页 |
| 3.3.1 马尔科夫过程和马尔可夫链 | 第35-36页 |
| 3.3.2 状态转移概率及转移概率矩阵 | 第36-37页 |
| 3.4 微博用户兴趣的动态模型构造 | 第37-38页 |
| 3.5 微博用户兴趣的动态性分析流程 | 第38-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 微博用户兴趣动态性验证和应用 | 第42-53页 |
| 4.1 实验数据的选择 | 第42页 |
| 4.2 评价指标的选择 | 第42-43页 |
| 4.3 实验方案设计 | 第43-44页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第44-52页 |
| 4.4.1 兴趣项分类 | 第44-46页 |
| 4.4.2 微博用户兴趣的动态性 | 第46-48页 |
| 4.4.3 微博用户兴趣的动态模型 | 第48-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
