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基于文本信息的社会关系分析与研究

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基于文本信息的社会关系分析与研究
论文目录
 
中文摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-24页
  · 研究背景和意义第11-12页
  · 国内外研究现状第12-20页
    · 用户信息抽取第12-15页
    · 用户社交关系抽取第15-16页
    · 概率图模型第16-19页
    · 矩阵分解模型第19-20页
  · 研究内容第20-22页
  · 组织结构第22-24页
第2章 基于文本信息的单用户信息抽取第24-47页
  · 数据收集与分析第25-32页
    · 数据收集第25-29页
    · 文本摘要数据集的构建和标注第29页
    · 技能抽取数据集的构建和分析第29-32页
  · 问题的定义与分析第32-33页
  · 简历技能信息的抽取第33-40页
    · 模型的构建第34-36页
    · 学习和预测第36-37页
    · 实验设置第37-38页
    · 实验结果与分析第38-40页
  · 简历文本摘要信息抽取第40-46页
    · 模型的定义与学习第41-43页
    · 模型的预测和摘要的生成第43页
    · 实验设置第43页
    · 实验结果与分析第43-46页
  · 本章总结第46-47页
第3章 基于文本和社交信息的用户间关系预测第47-61页
  · 基于因子图模型的好友关系预测第48-51页
    · 图模型的构建第49-50页
    · 模型的学习和预测第50-51页
  · 文本和社交信息第51-55页
    · 语言风格第51-53页
    · 情感信息第53页
    · 用户行为信息第53-54页
    · 社交模式信息第54-55页
  · 实验与分析第55-60页
    · 数据收集第55-56页
    · 特征与好友关系分析第56-57页
    · 与基准系统比较第57-59页
    · 特征贡献分析第59-60页
  · 本章小结第60-61页
第4章 基于兴趣的多用户群组识别第61-75页
  · 数据收集和分析第62-64页
    · 数据收集第62-63页
    · 统计分析第63-64页
  · 隐含因子图模型第64-70页
    · 隐含信息的生成第66-67页
    · 集成隐含信息的因子图模型第67-69页
    · 模型的学习与预测第69-70页
  · 实验分析第70-73页
    · 隐含与显式联系统计第70-71页
    · 隐含文本联系的分析第71页
    · 实验设置第71-72页
    · 实验结果与分析第72-73页
  · 本章总结第73-75页
第5章 基于专业程度的多用户群组分类第75-87页
  · 数据收集与统计第76-79页
    · 数据的收集第77页
    · 统计与分析第77-79页
  · 协同矩阵分解模型第79-84页
    · 基础矩阵分解框架第81页
    · 构建评论之间联系第81-82页
    · 模型的学习与预测第82-84页
  · 实验与分析第84-86页
    · 实验设置第84页
    · 与基准系统比较第84-85页
    · 参数敏感程度分析第85-86页
  · 本章总结第86-87页
第6章 总结与展望第87-90页
  · 研究工作总结第87-88页
  · 下一步工作设想第88-90页
参考文献第90-97页
攻读学位期间公开发表的论文第97页
参与的科研项目第97-98页
致谢第98-99页

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