在线社会网络用户的兴趣主题分析与地理位置预测

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在线社会网络用户的兴趣主题分析与地理位置预测

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在线社会网络用户的兴趣主题分析与地理位置预测

论文目录
论文创新点	第1-6页
摘要	第6-8页
Abstract	第8-15页
第1章绪论	第15-23页
1.1 研究背景	第15-17页
1.1.1 在线社会网络	第15-16页
1.1.2 在线社会网络用户特征分析	第16-17页
1.2 研究动机	第17-19页
1.3 研究内容	第19-22页
1.3.1 研究内容概述	第19-21页
1.3.2 研究内容的结构	第21-22页
1.4 论文的组织	第22-23页
第2章国内外研究现状和相关理论	第23-45页
2.1 在线社会网络用户分类方法概述	第23-26页
2.1.1 用户兴趣分类方法研究背景	第23-24页
2.1.2 用户兴趣分类方法相关工作	第24-26页
2.2 在线社会网络发现相似用户方法概述	第26-31页
2.2.1 查找相似用户研究背景	第26-27页
2.2.2 查找相似用户相关工作	第27-28页
2.2.3 直觉模糊集相关工作	第28-31页
2.3 在线社会网络受众位置预测方法概述	第31-36页
2.3.1 受众位置研究背景	第31页
2.3.2 在线社会网络预测相关工作	第31-34页
2.3.3 多标签分类相关工作	第34-36页
2.4 相关理论	第36-44页
2.4.1 LDA主题模型	第36-37页
2.4.2 直觉模糊集相关理论	第37-43页
2.4.3 ML-KNN多标签分类方法	第43-44页
2.5 本章小结	第44-45页
第3章基于信息内容和粉丝拓扑关系的微博用户分类方法	第45-65页
3.1 引言	第45-46页
3.2 基于微博内容的分类方法	第46-47页
3.3 基于用户粉丝拓扑关系的分类方法	第47-54页
3.3.1 相同兴趣类别用户粉丝一致性	第48-53页
3.3.2 基于粉丝一致性的分类方法	第53-54页
3.4 综合微博内容和粉丝拓扑关系的分类方法	第54-56页
3.4.1 比较概率估计值的综合分类方法	第54-55页
3.4.2 合并特征值的综合分类方法	第55-56页
3.5 用户分类方法性能评估	第56-63页
3.5.1 数据描述	第56-58页
3.5.2 预测性能评价标准	第58页
3.5.3 基于微博内容分类方法性能评估	第58-59页
3.5.4 基于粉丝拓扑关系分类方法性能评估	第59-61页
3.5.5 综合微博内容和粉丝拓扑关系的分类方法性能评估	第61-63页
3.6 本章小结	第63-65页
第4章基于直觉模糊集的相似用户发现	第65-83页
4.1 引言	第65-66页
4.2 基于直觉模糊集查找相似用户方法	第66-74页
4.2.1 兴趣主题属性模糊数	第66-68页
4.2.2 行为特征属性模糊数	第68-72页
4.2.3 个人信息属性模糊数	第72-73页
4.2.4 基于集成算子的相似用户查找方法	第73-74页
4.3 查找相似用户方法实验验证	第74-82页
4.3.1 数据收集与评价方法	第74-75页
4.3.2 发现单一属性相似用户性能	第75-77页
4.3.3 发现综合属性相似用户性能	第77-82页
4.4 本章小结	第82-83页
第5章基于多标签分类的在线社会网络受众地理位置预测	第83-108页
5.1 引言	第83-84页
5.2 研究动机及意义	第84-85页
5.3 建模准备工作	第85-88页
5.3.1 受众位置预测问题定义	第85-87页
5.3.2 ML-KNN方法分析	第87-88页
5.4 受众位置预测模型	第88-93页
5.4.1 基于权重的相似度测量方法	第88-90页
5.4.2 快速查找相似视频算法	第90-92页
5.4.3 基于ML-KNN的改进方法	第92-93页
5.5 特征提取	第93-95页
5.5.1 发布者基本属性特征	第94页
5.5.2 发布者扩展属性特征	第94-95页
5.5.3 视频内容属性特征	第95页
5.6 受众位置预测实验	第95-107页
5.6.1 数据描述	第96-98页
5.6.2 评价指标	第98-99页
5.6.3 基于权重的相似度测量方法性能评估	第99-102页
5.6.4 快速查找算法性能评估	第102-104页
5.6.5 受众位置预测性能评估	第104-107页
5.7 本章小结	第107-108页
第6章总结与展望	第108-111页
6.1 全文工作总结	第108-109页
6.2 下一步的研究工作	第109-111页
参考文献	第111-119页
附录1 攻读博士学位期间发表的文章	第119-120页
附录2 攻读博士学位期间参与的研究项目	第120-121页
致谢	第121页

本篇论文共121页，点击这进入下载页面。

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