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基于跨模态特征融合的用户兴趣挖掘算法的研究与实现

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基于跨模态特征融合的用户兴趣挖掘算法的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-20页
 1.1 研究背景与意义第10-11页
  1.1.1 研究背景第10页
  1.1.2 研究意义第10-11页
 1.2 国内外研究现状及关键技术第11-15页
  1.2.1 国内外研究现状第11-13页
  1.2.2 多层知识图谱技术第13-14页
  1.2.3 用户兴趣衰减算法第14页
  1.2.4 多模态特征融合第14-15页
 1.3 研究内容与方法第15-18页
  1.3.1 基于多层知识网络的数据预分类模型第15页
  1.3.2 用户兴趣衰减模型第15页
  1.3.3 多模态特征融合模型第15-16页
  1.3.4 微博推荐系统前端技术第16-17页
  1.3.5 微博推荐系统后台技术第17页
  1.3.6 数据存储系统第17-18页
 1.4 论文的结构安排第18-20页
第二章 基于多层知识图谱的用户兴趣预分类第20-29页
 2.1 问题的提出第20-21页
 2.2 用户兴趣预分类模型的构建第21-26页
  2.2.1 文本预处理第22-23页
  2.2.2 基于知识图谱的实体提取方法第23-24页
  2.2.3 顶层知识图谱的构建第24-26页
 2.3 基于多层知识图谱算法的实验与分析第26-28页
  2.3.1 数据集的选取第26-27页
  2.3.2 评估方法第27页
  2.3.3 结果评估第27-28页
 2.4 本章小结第28-29页
第三章 基于多模态特征融合的用户兴趣模型第29-40页
 3.1 问题的提出第29-30页
 3.2 用户兴趣模型的构建第30-35页
  3.2.1 兴趣衰减模型第31-32页
  3.2.2 文本特征和图像语义特征表达第32-33页
  3.2.3 基于微博博文、图片和标签的兴趣特征融合第33-35页
 3.3 基于多模态特征融合和兴趣衰减曲线算法的实验与分析第35-39页
  3.3.1 数据集的选取第36页
  3.3.2 基于用户兴趣衰减模型的语义特征提取评估实验第36-37页
  3.3.3 基于多特征语义融合算法的评估实验第37页
  3.3.4 微博用户兴趣挖掘算法性能评估实验第37-39页
 3.4 本章小结第39-40页
第四章 微博用户推荐系统的设计与实现第40-54页
 4.1 可行性分析第40-41页
 4.2 需求分析第41-42页
  4.2.1 功能需求第41-42页
  4.2.2 非功能需求第42页
 4.3 系统框架设计第42-46页
  4.3.1 推荐系统设计第42-43页
  4.3.2 数据库系统设计第43-46页
 4.4 模块描述与实现第46-48页
  4.4.1 数据采集模块第46页
  4.4.2 数据处理模块第46-47页
  4.4.3 兴趣预分类模块第47页
  4.4.4 用户兴趣模块第47-48页
  4.4.5 内容推荐展示模块第48页
 4.5 系统实现与验证第48-52页
  4.5.1 系统环境配置第48页
  4.5.2 服务器端系统实现与验证第48-51页
  4.5.3 客户端系统实现与验证第51-52页
 4.6 本章小结第52-54页
第五章 总结与展望第54-57页
 5.1 总结第54-55页
 5.2 展望第55-57页
参考文献第57-61页
致谢第61-62页
攻读学位期间发表的学术论文第62页

本篇论文共62页,点击这进入下载页面
 
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