社会网络环境下基于用户关系的信息推荐服务研究PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1 选题背景 1

1.1.1 社会化网络服务中的现实问题 2

1.1.2 社会网络环境下的服务理论发展 4

1.2 研究意义 8

1.2.1 理论意义 8

1.2.2 现实意义 9

1.3 国内外研究现状 11

1.3.1 国外研究进展 15

1.3.2 国内研究进展 23

1.3.3 研究现状评析 28

1.4 研究内容、方法与创新点 30

1.4.1 研究内容 30

1.4.2 研究方法 33

1.4.3 研究创新点 34

第2章 社会网络环境下的用户关系及其演化 36

2.1 社会网络环境下基于用户关系的服务构架 36

2.1.1 社会网络环境下网络服务的社会化发展 37

2.1.2 基于用户关系的社会化网络服务构架 44

2.2 社会化网络服务中的用户关系形成与演化 48

2.2.1 网络服务中的用户关系形成 49

2.2.2 社会化网络服务中的用户关系结构 51

2.2.3 社会化网络服务中的用户关系演化 60

2.3 社会网络环境下用户关系的仿真描述 64

2.3.1 用户关系网络的拓扑结构 66

2.3.2 用户关系扩散的指数规律 70

2.4.本章小结 74

第3章 社会化网络服务中基于用户关系的信息传播 76

3.1 社会网络环境下的信息传播机制 76

3.1.1 社会网络环境下的信息传播变革 77

3.1.2 基于用户关系的信息传播及其演化 81

3.2 社会化网络服务中用户关系与信息传播的关系 85

3.2.1 信息传播中的用户关系分类结构 86

3.2.2 用户关系结构与信息传播的关系 90

3.3 用户关系对信息传播的影响作用分析 93

3.3.1 基于用户关系的信息传播调研 93

3.3.2 基于用户关系的信息传播影响因素分析 97

3.4 本章小结 104

第4章 推荐服务中基于关系社区发现的用户建模 106

4.1 推荐服务中的社区关系与用户建模 107

4.1.1 推荐服务中的用户网络社区关系 107

4.1.2 基于社区关系的用户建模 111

4.2 社会网络环境下的用户关系社区发现 119

4.2.1 复杂网络中的社区发现 119

4.2.2 基于模块度改进的关系社区发现 121

4.3 基于关系社区的双层用户建模 127

4.3.1 基于社区和个体模型加权融合的用户建模 127

4.3.2 基于主题层次树和语义向量空间模型的用户建模 131

4.3.3 基于语义向量空间模型的用户需求趋向表示 138

4.4 用户模型的动态更新 140

4.4.1 用户模型动态更新方法 140

4.4.2 用户模型的动态更新实现 142

4.5 实验分析 144

4.6 本章小结 148

第5章 推荐服务中用户关系导向下的信息内容挖掘 151

5.1 用户关系导向下的语义关联与内容挖掘 152

5.1.1 用户关系与需求内容的关联 152

5.1.2 用户-资源关联组织与内容挖掘 154

5.2 基于LDA主题模型的信息内容挖掘 156

5.2.1 基于概率主题模型的文本挖掘 159

5.2.2 基于动态LDA主题模型的内容挖掘 167

5.2.3 基于主题相似度和强度度量的主题演化 173

5.3 内容挖掘中基于语义向量空间模型的文本建模 175

5.3.1 基于向量空间模型的文本建模 176

5.3.2 文本建模中的语义向量空间模型构建 178

5.3.3 基于概念语义相似度的文本建模改进 182

5.4 基于超球支持向量机的文本分类与关联 186

5.4.1 基于超球支持向量机的文本分类模型 186

5.4.2 基于改进HS-SVM的文本分类实现 188

5.4.3 基于语义向量的文本内容关联 193

5.5 实验分析 197

5.5.1 LDA主题提取和演化的实验分析 197

5.5.2 文本分类的实验分析 198

5.6 本章小结 202

第6章 基于用户-资源关联的社会化推荐服务实现 205

6.1 基于用户-资源关联关系的社会化小众推荐服务 206

6.1.1 社会化推荐服务及用户-资源关联关系 207

6.1.2 基于小众化的协同过滤推荐改进 211

6.2 基于物质扩散和用户-资源二部关联图的社会化推荐 219

6.2.1 用户-资源二部关联图中基于物质扩散的推荐 220

6.2.2 基于用户-资源二部关联图推荐的社会化改进 224

6.3 基于热传导和物质扩散混合的社会化小众推荐 227

6.3.1 基于热传导能量扩散的小众推荐机制 227

6.3.2 基于热传导和物质扩散混合的推荐实现 232

6.4 基于用户-资源词汇三部关联图的社会化小众推荐实现 233

6.4.1 推荐实现中三部关联图的应用 234

6.4.2 基于三部关联图的推荐实现 236

6.5 实验分析 238

6.5.1 实验数据集处理 238

6.5.2 推荐性能评价指标 239

6.5.3 实验结果分析 242

6.6 本章小结 249

第7章 案例与实证 253

7.1 微博服务中的社会化信息推荐实现 253

7.1.1 微博信息结构与数据处理 254

7.1.2 基于LDA的微博文本挖掘 258

7.1.3 基于用户-微博文本-词汇三部关联图的微博推荐实现 262

7.2 高校数字图书馆面向知识社区关系的交互推荐服务组织 264

7.2.1 高校数字图书馆基于知识社区的社会化服务推进 266

7.2.2 武汉大学数字图书馆基于资源整合的知识社区服务建设 270

7.2.3 武汉大学数字图书馆基于交互和推荐的知识社区服务拓展 273

7.3 本章小结 278

第8章 总结与展望 281

8.1 全文总结 281

8.2 研究不足 284

8.3 研究展望 285

参考文献 287

攻读博士学位期间的科研情况 320

后记 323