社交网络中基于用户特征的专家推荐研究

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社交网络中基于用户特征的专家推荐研究

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社交网络中基于用户特征的专家推荐研究

论文目录
摘要	第1-8页
Abstract	第8-13页
1 绪论	第13-21页
1.1 研究背景和意义	第13-14页
1.1.1 研究背景	第13-14页
1.1.2 研究意义	第14页
1.2 国内外研究现状	第14-18页
1.2.1 基于社交关系的推荐研究	第14-15页
1.2.2 推荐专家的研究	第15-16页
1.2.3 基于标签的推荐研究	第16-17页
1.2.4 基于信任的推荐研究	第17-18页
1.3 研究内容和研究方法	第18-20页
1.3.1 研究内容	第18-19页
1.3.2 研究方法	第19-20页
1.4 拟解决的关键问题和创新点	第20-21页
1.4.1 拟解决的关键问题	第20页
1.4.2 本文创新点	第20-21页
2 社交网络信息推荐的相关理论与技术	第21-29页
2.1 社交网络简介	第21页
2.2 社交网络数据获取	第21-23页
2.2.1 爬虫的原理	第22页
2.2.2 Deep Web中传统爬虫的困难	第22页
2.2.3 爬虫的实现	第22-23页
2.3 常用推荐系统	第23-25页
2.3.1 协同过滤推荐	第23-24页
2.3.2 基于内容的推荐	第24页
2.3.3 二部图法推荐	第24-25页
2.4 用户标签	第25-27页
2.4.1 用户标签的定义	第25-26页
2.4.2 用户标签的特点	第26-27页
2.5 用户特征模型	第27-28页
2.5.1 用户特征模型的表示	第27页
2.5.2 常见用户兴趣模型	第27-28页
2.6 本章小结	第28-29页
3 用户特征模型构建	第29-41页
3.1 社交网络用户	第29-35页
3.1.1 用户关注分布	第29-30页
3.1.2 用户粉丝分布	第30-32页
3.1.3 用户微博数量分布	第32-34页
3.1.4 用户标签分布	第34-35页
3.2 用户相似度计算	第35-36页
3.2.1 标签相似度及其计算	第35页
3.2.2 传统计算方法	第35-36页
3.3 用户标签扩展	第36-40页
3.3.1 扩展原理	第36-37页
3.3.2 标签扩展算法	第37-40页
3.4 本章小结	第40-41页
4 基于用户特征的专家推荐系统架构	第41-48页
4.1 专家的识别	第41-44页
4.1.1 基于PageRank的专家排序	第42-44页
4.1.2 FRank专家排序	第44页
4.2 基于用户标签的专家推荐	第44-46页
4.2.1 用户兴趣标签划分	第44-45页
4.2.2 用户兴趣表征	第45页
4.2.3 专家推荐算法	第45-46页
4.3 专家推荐系统原型构建	第46-47页
4.4 本章小结	第47-48页
5 专家推荐系统实证研究	第48-56页
5.1 实验数据预处理	第48页
5.2 用户标签扩展	第48-50页
5.2.1 标签扩展	第48页
5.2.2 评价方法	第48-49页
5.2.3 实验结果及分析	第49-50页
5.3 专家用户识别	第50-54页
5.3.1 领域专家预测	第50-51页
5.3.2 评价方法	第51-52页
5.3.3 实验结果及分析	第52-54页
5.4 向用户推荐专家	第54-55页
5.5 本章小结	第55-56页
6 总结与展望	第56-58页
6.1 本文研究总结	第56页
6.2 不足与展望	第56-58页
参考文献	第58-62页
附录	第62-65页
在校期间发表的论文、科研成果等	第65-66页
致谢	第66页

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