第1章 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究目的与意义 5
1.2.1 研究目的 5
1.2.2 研究意义 5
1.3 研究内容 6
1.4 研究方法与技术路线 7
1.4.1 研究方法 7
1.4.2 技术路线 7
1.5 本章小结 9
第2章 社会化标注系统与个性化信息推荐 10
2.1 社会化标注系统研究 10
2.2 个性化信息推荐研究 14
2.3 社会化标注系统中个性化信息推荐模型研究综述 17
2.3.1 国外社会化标注系统中个性化信息推荐模型研究综述 17
2.3.2 国内社会化标注系统中个性化信息推荐模型研究综述 21
2.4 社会网络分析在社会化标注系统中的应用研究综述 22
2.5 本章小结 23
第3章 信息推荐的相关理论 24
3.1 熵与自组织理论 24
3.1.1 熵的提出 24
3.1.2 自组织理论 24
3.2 社会网络分析理论 26
3.2.1 社会网络分析的内涵 26
3.2.2 社会网络分析的研究方法 28
3.3 系统动力学理论 30
3.3.1 系统动力学的内涵 30
3.3.2 系统动力学的形成与发展 31
3.3.3 系统动力学的研究方法 32
3.4 本章小结 34
第4章 社会化标注系统的内涵 35
4.1 社会化标注系统的类型 35
4.2 社会化标注系统的自组织特征 36
4.3 社会化标注系统的自组织演化形式 38
4.3.1 二元超循环 39
4.3.2 三元超循环 41
4.3.3 社会化标注系统的超循环 42
4.4 社会化标注系统的耗散结构 44
4.4.1 社会化标注系统的层级关系 45
4.4.2 社会化标注系统的层级耗散结构 45
4.4.3 社会化标注系统的熵 46
4.5 本章小结 48
第5章 社会化标注系统中的用户关系分析 49
5.1 社会化标注系统中的用户关系 49
5.1.1 用户需求分析 49
5.1.2 用户关系的形成 52
5.1.3 用户关系的特征 53
5.1.4 用户关系的类型 55
5.1.5 用户关系的分析流程 58
5.2 用户关系的维度分析 58
5.2.1 知识维 59
5.2.2 信任维 60
5.2.3 结构维 62
5.3 用户关系的社会网络结构 63
5.3.1 幂律分布 63
5.3.2 网络密度 65
5.3.3 核心－边缘结构 65
5.3.4 中心性 66
5.4 用户关系的凝聚子群 69
5.4.1 块模型 69
5.4.2 K－核 73
5.4.3 结构洞 76
5.5 本章小结 79
第6章 社会化标注系统中个性化信息推荐模型构建 80
6.1 社会化标注系统中个性化信息推荐模型框架 80
6.1.1 个性化信息推荐模型构成要素 80
6.1.2 个性化信息推荐模型构建原则 81
6.1.3 个性化信息推荐静态模型 82
6.1.4 个性化信息推荐动态模型 83
6.2 社会化标注系统个性化信息推荐模型系统动力学分析 85
6.2.1 个性化信息推荐因果关系分析 85
6.2.2 个性化信息推荐的存量流量图 86
6.3 模型评价 88
6.4 本章小结 89
第7章 个性化信息推荐模型实证分析 90
7.1 豆瓣网概况 90
7.1.1 豆瓣的网站架构 90
7.1.2 豆瓣网的自组织演化 90
7.2 豆瓣网的样本数据 91
7.3 豆瓣网的用户关系网络 96
7.3.1 幂律分布 96
7.3.2 网络密度 96
7.3.3 核心－边缘结构 97
7.3.4 中心性 98
7.4 豆瓣网的用户凝聚子群 100
7.4.1 块模型 100
7.4.2 K－核 105
7.4.3 结构洞 107
7.5 豆瓣网的个性化信息推荐模型测试 109
7.6 结果评价 114
7.7 本章小结 115
第8章 结论与展望 116
8.1 研究结论 116
8.2 研究展望 117
参考文献 118