基于信息内容和用户关系的用户兴趣分类

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基于信息内容和用户关系的用户兴趣分类

论文目录
摘要	第1-4页
abstract	第4-8页
第一章绪论	第8-15页
1.1 研究背景及意义	第8-9页
1.1.1 研究背景	第8-9页
1.1.2 研究意义	第9页
1.2 国内外研究现状	第9-13页
1.2.1 用户兴趣研究现状	第10-11页
1.2.2 微博用户兴趣分类研究现状	第11-13页
1.3 主要研究内容	第13页
1.4 论文组织结构	第13-15页
第二章相关理论与技术	第15-27页
2.1 数据爬取相关技术	第15-21页
2.1.1 微博内容的爬取	第16-17页
2.1.2 关注者列表的爬取	第17-21页
2.2 中文分词工具	第21页
2.3 文本分类相关理论	第21-24页
2.3.1 典型分类算法	第21-23页
2.3.2 SVM二分类算法	第23-24页
2.4 LDA模型简介	第24-26页
2.5 本章小结	第26-27页
第三章微博的语料特征与用户关系特征	第27-33页
3.1 微博语料特征概述	第27-28页
3.2 用户关系特征概述	第28-30页
3.3 用户兴趣分类特征选择	第30-32页
3.4 本章小结	第32-33页
第四章用户兴趣分类模型的构建	第33-44页
4.1 语料预处理	第34-35页
4.2 基于用户微博内容的兴趣分类	第35-40页
4.2.1 LDA模型前期准备	第35-37页
4.2.2 基于Gibbs抽样进行参数估计	第37页
4.2.3 利用LDA生成主题模型	第37-39页
4.2.4 基于主题模型进行用户兴趣分类	第39-40页
4.3 基于用户关注关系的兴趣分类	第40-41页
4.4 综合用户微博内容与关注关系的用户兴趣分类	第41-43页
4.5 本章小结	第43-44页
第五章微博用户兴趣特征分析	第44-57页
5.1 分类器性能测试	第44-52页
5.1.1 评价指标	第44-45页
5.1.2 实验结果与分析	第45-49页
5.1.3 用户兴趣类别特征分析	第49-52页
5.2 用户基本信息特征分析	第52-55页
5.2.1 地理位置	第52-54页
5.2.2 性别	第54页
5.2.3 学历水平	第54-55页
5.3 关注方式	第55-56页
5.4 本章小结	第56-57页
第六章总结与展望	第57-59页
6.1 主要工作	第57-58页
6.2 展望	第58-59页
参考文献	第59-63页
致谢	第63-65页
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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