基于概率主题模型的微博新闻个性化推荐研究

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基于概率主题模型的微博新闻个性化推荐研究

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基于概率主题模型的微博新闻个性化推荐研究

论文目录
中文摘要	第1-4页
英文摘要	第4-8页
1 绪论	第8-16页
1.1 研究背景及意义	第8-10页
1.2 国内外研究现状	第10-13页
1.2.1 基于主题模型的相关研究	第10-12页
1.2.2 基于微博推荐的相关研究	第12-13页
1.3 研究目的和意义	第13页
1.4 本文的主要工作及组织结构	第13-15页
1.4.1 本文的研究内容和方法	第13-14页
1.4.2 本文的组织结构	第14-15页
1.5 本章小结	第15-16页
2 关键技术分析	第16-32页
2.1 概率主题模型技术研究	第16-24页
2.1.1 LDA模型	第16-18页
2.1.2 扩展主题模型	第18-22页
2.1.3 模型的训练与推理方法	第22-24页
2.1.4 模型的能力评估方法	第24页
2.2 微博新闻的个性化推荐技术研究	第24-30页
2.2.1 个性化推荐	第24-25页
2.2.2 微博平台的个性化推荐	第25-28页
2.2.3 新闻领域的个性化推荐	第28-30页
2.3 本章小结	第30-32页
3 基于改进HPAM的微博新闻主题建模	第32-46页
3.1 基于时间演化的改进HPAM模型——DHPAM	第32-38页
3.1.1 模型原理	第34-36页
3.1.2 生成过程	第36页
3.1.3 模型推导	第36-38页
3.2 改进模型的实验及评估	第38-41页
3.2.1 话题关联能力评估	第38-39页
3.2.2 分类能力评估	第39-40页
3.2.3 模型生成能力评估	第40-41页
3.3 微博新闻话题应用建模	第41-44页
3.2.1 话题关联度计算	第42页
3.3.2 新闻话题生成	第42-44页
3.3.3 新闻话题热度	第44页
3.4 本章小结	第44-46页
4 基于主题的用户偏好挖掘	第46-52页
4.1 用户偏好的训练主题模型	第46-47页
4.2 用户主题偏好模型	第47-50页
4.2.1 长短期偏好模型构建	第47-49页
4.2.2 用户偏好更新	第49-50页
4.3 用户偏好模型的实验及评估	第50页
4.4 本章小结	第50-52页
5 基于概率主题模型的微博新闻个性化推荐	第52-62页
5.1 推荐方案总体框架	第52-53页
5.2 推荐方案设计	第53-57页
5.2.1 数据准备	第53-55页
5.2.2 用户兴趣模型	第55页
5.2.3 预推荐主题列表	第55-56页
5.2.4 推荐列表更新	第56-57页
5.3 实验及结果分析	第57-60页
5.4 本章小结	第60-62页
6 结论与展望	第62-64页
6.1 本文结论	第62-63页
6.2 未来工作展望	第63-64页
致谢	第64-66页
参考文献	第66-70页
附录	第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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