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微博与有线电视用户群的关联性研究

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微博与有线电视用户群的关联性研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-17页
 1.1 研究背景第10-11页
 1.2 国内外研究现状第11-12页
  1.2.1 电视用户画像第11-12页
  1.2.2 微博用户画像第12页
  1.2.3 迁移学习第12页
 1.3 研究内容第12-16页
  1.3.1 研究内容第13-15页
  1.3.2 创新点第15-16页
 1.4 论文组织与结构第16-17页
第二章 相关技术第17-29页
 2.1 爬虫技术第17-18页
 2.2 文本信息提取技术第18-21页
  2.2.1 技术选择第18-19页
  2.2.2 Word2Vec模型第19-21页
 2.3 聚类技术第21-23页
  2.3.1 聚类算法的选择第21-22页
  2.3.2 K-Means聚类构建第22页
  2.3.3 K-Means聚类的评估第22-23页
 2.4 迁移学习技术第23-28页
  2.4.1 技术选择第23-24页
  2.4.2 生成对抗网络(GAN)第24-27页
  2.4.3 Gumbel-Softmax方法第27-28页
 2.5 本章小结第28-29页
第三章 用户画像的数据获取第29-40页
 3.1 微博数据的获取第29-34页
  3.1.1 微博数据的采集模块设计第29-30页
  3.1.2 微博数据的采集流程第30-34页
  3.1.3 微博数据的清洗第34页
 3.2 电视数据的获取第34-39页
  3.2.1 电视数据获取模型第35页
  3.2.2 电视数据获取流程第35-39页
 3.3 本章小结第39-40页
第四章 构建用户画像第40-52页
 4.1 数据的预处理第40-47页
  4.1.1 模型的设计第40-41页
  4.1.2 模型的构建第41-44页
  4.1.3 模型评估第44页
  4.1.4 数据的预处理第44-47页
 4.2 用户画像的聚类第47-50页
  4.2.1 聚类模型的设计第47-48页
  4.2.2 用户画像的构建和评估第48-50页
 4.3 本章小结第50-52页
第五章 用户画像的迁移和对比第52-61页
 5.1 传统GAN模型第52-57页
  5.1.1 模型设计第52页
  5.1.2 模型的构建第52-55页
  5.1.3 模型的评估及分析第55-57页
 5.2 样本域转换模型第57-59页
  5.2.1 模型的设计第57-58页
  5.2.2 模型的构建第58-59页
 5.3 域转换模型的效果第59-60页
 5.4 本章小结第60-61页
第六章 总结及展望第61-63页
 6.1 论文总结第61页
 6.2 未来展望第61-63页
参考文献第63-65页
致谢第65-66页
攻读学位期间发表的学术论文目录第66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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