基于短文本挖掘的个性化信息推荐算法

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基于短文本挖掘的个性化信息推荐算法

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基于短文本挖掘的个性化信息推荐算法

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-11页
1 引言	第11-19页
1.1 研究背景和意义	第11-13页
1.1.1 研究背景	第11-12页
1.1.2 研究意义	第12-13页
1.2 国内外研究现状	第13-16页
1.2.1 短文本挖掘	第13-14页
1.2.2 个性化信息推荐	第14-16页
1.3 研究方法与研究内容	第16-17页
1.3.1 研究方法	第16页
1.3.2 研究内容	第16-17页
1.4 论文主要结构	第17-18页
1.5 本章小结	第18-19页
2 相关理论	第19-29页
2.1 短文本挖掘	第19-25页
2.1.1 短文本定义	第19页
2.1.2 文本与短文本挖掘内容	第19-21页
2.1.3 短文本特征拓展	第21-22页
2.1.4 主题模型技术	第22-23页
2.1.5 聚类算法概述	第23-25页
2.2 个性化信息推荐	第25-27页
2.2.1 基于内容的信息推荐	第25-26页
2.2.2 基于协同过滤的信息推荐	第26-27页
2.3 社交网络	第27-28页
2.3.1 社交网络定义	第27页
2.3.2 社会网络分析	第27-28页
2.3.3 用户影响力	第28页
2.4 本章小结	第28-29页
3 基于用户评价的主题模型构建	第29-41页
3.1 社交平台短文本特点	第29页
3.2 主题挖掘方法	第29-33页
3.3 K-means聚类	第33-34页
3.4 用户评论主题模型UCBTM构建	第34-40页
3.4.1 文本预处理	第35页
3.4.2 文本聚类	第35-37页
3.4.3 UCBTM模型描述	第37-39页
3.4.4 UCBTM模型推导	第39-40页
3.5 评估标准	第40页
3.6 本章小结	第40-41页
4 基于用户关系的微博用户影响力模型构建	第41-47页
4.1 社交平台的用户属性	第41页
4.2 用户关系网络的形成	第41-42页
4.3 微博用户影响力模型构建	第42-44页
4.3.1 模糊综合评价法	第42页
4.3.2 PageRank算法及基本思想	第42-43页
4.3.3 微博用户影响力的影响因素分析	第43-44页
4.4 微博用户影响力算法UserRank设计	第44-46页
4.5 本章小结	第46-47页
5 基于短文本挖掘的个性化信息推荐算法设计与应用	第47-56页
5.1 用户个性化推荐算法设计	第47页
5.2 用户个性化算法的应用	第47-55页
5.2.1 数据采集与预处理	第47-49页
5.2.2 文本聚类	第49-50页
5.2.3 UCBTM主题建模与模型对比	第50-53页
5.2.4 用户个性化推荐算法结果与分析	第53-55页
5.3 本章小结	第55-56页
6 结论与展望	第56-58页
6.1 结论	第56页
6.2 不足与展望	第56-58页
参考文献	第58-62页
作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果	第62-64页
学位论文数据集	第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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