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基于用户偏好和信任关系的移动社交网络社区发现研究

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基于用户偏好和信任关系的移动社交网络社区发现研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 引言第11-17页
  1.1 研究背景及意义第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13-14页
  1.3 主要研究内容第14-15页
  1.4 本文组织结构第15-17页
第2章 相关理论与技术介绍第17-32页
  2.1 移动社交网络基本理论第17-21页
    2.1.1 移动社交网络的定义与发展第17-18页
    2.1.2 移动社交网络的特征第18-21页
    2.1.3 移动社交网络用户偏好第21页
  2.2 移动社交网络信任理论第21-25页
    2.2.1 信任的定义第21-22页
    2.2.2 动态信任模型第22-24页
    2.2.3 静态信任模型第24-25页
  2.3 经典社区发现算法第25-28页
    2.3.1 社区的定义第25页
    2.3.2 GN算法第25-26页
    2.3.3 Louvian算法第26-27页
    2.3.4 LPA算法第27页
    2.3.5 LFM算法第27-28页
  2.4 社区评价方法第28-31页
  2.5 本章小结第31-32页
第3章 移动社交网络用户相似性度量第32-45页
  3.1 移动社交网络用户相似性计算框架第32-33页
  3.2 基于用户信任关系的相似度计算第33-40页
    3.2.1 关系信任度计算第34-35页
    3.2.2 相似信任度计算第35-39页
    3.2.3 信任相似度计算第39-40页
    3.2.4 信任度计算流程分析第40页
  3.3 基于用户偏好的相似度计算第40-43页
    3.3.1 用户偏好获取第40-42页
    3.3.2 发布内容相似度第42页
    3.3.3 评论内容相似度第42-43页
    3.3.4 转发内容相似度第43页
    3.3.5 用户总偏好相似度第43页
  3.4 移动社交网络用户总相似度计算第43页
  3.5 本章小结第43-45页
第4章 基于用户偏好和信任关系的社区发现算法第45-58页
  4.1 算法理论背景及总体框架第45-46页
  4.2 社区发现算法第46-49页
    4.2.1 算法具体描述第46-48页
    4.2.2 算法时间效率分析第48-49页
4.3微博网络实验第49-56页
    4.3.1 数据获取第49-51页
    4.3.2 评价指标第51-52页
    4.3.3 实验结果与分析第52-56页
  4.4 本章小结第56-58页
第5章 全文总结及研究展望第58-60页
  5.1 全文总结第58-59页
  5.2 研究展望第59-60页
参考文献第60-64页
致谢第64页

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