發(fā)布時(shí)間：2021-06-22 04:17

　　隨著Web2.O時(shí)代的到來(lái),社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)飛速發(fā)展,它通過(guò)網(wǎng)絡(luò)這一新型載體將各類人群連接起來(lái),對(duì)人們的信息獲得和生活方式產(chǎn)生了不可低估的影響。近兩年來(lái),微博作為一種新興的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)走入大眾視野,并且迅速以其新穎便捷的信息傳播模式廣受各類用戶青睞�？焖僭鲩L(zhǎng)的用戶數(shù)量也導(dǎo)致信息總量的爆炸式增長(zhǎng),如何從海量的微博信息中提取用戶感興趣的話題并推薦給用戶,已然成為一個(gè)急需解決的研究問(wèn)題。本論文基于用戶關(guān)系分析和微博內(nèi)容挖掘進(jìn)行信息推薦,目的在于向微博用戶提供個(gè)性化服務(wù)。論文的主要工作包括：1.通過(guò)對(duì)微博用戶關(guān)系的分析,提出對(duì)中心用戶有影響的相關(guān)用戶影響力的算法。本文通過(guò)新浪微博用戶數(shù)據(jù),分析用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的形成原因,結(jié)合模糊綜合評(píng)價(jià)法,確定影響用戶影響力的因素間的關(guān)系,并提出用戶影響力的計(jì)算公式,構(gòu)建中心用戶的用戶影響力模型。2.通過(guò)對(duì)于微博內(nèi)容的分析,提出基于話題級(jí)別的微博研究方法。本文結(jié)合可信關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)相關(guān)用戶的微博進(jìn)行話題檢測(cè),并且基于詞激活力相關(guān)概念對(duì)相關(guān)用戶的情感傾向性進(jìn)行分析,以確定某一相關(guān)用戶對(duì)于某一話題的情感傾向性。3.結(jié)合前兩部分內(nèi)容,提出微博信息的推薦算法。本文對(duì)已有的信息推薦... 

【文章來(lái)源】：北京郵電大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：59 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 引言
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
第二章 微博傳播機(jī)制及其影響分析
    2.1 微博服務(wù)平臺(tái)及功能
    2.2 微博傳播機(jī)制
    2.3 微博傳播對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的影響
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于用戶關(guān)系分析的微博用戶影響力模型的構(gòu)建
    3.1 微博平臺(tái)的用戶屬性
    3.2 用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的形成
        3.2.1 用戶身份的特殊性在用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的體現(xiàn)
        3.2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        3.2.3 相關(guān)用戶在用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中權(quán)重
    3.3 微博用戶影響力模型的構(gòu)建
        3.3.1 模糊綜合評(píng)價(jià)法
        3.3.2 影響用戶影響力的因素
        3.3.3 用戶影響力計(jì)算
    3.4 本章小結(jié)
第四章 微博內(nèi)容挖掘
    4.1 微博平臺(tái)中的話題標(biāo)簽
    4.2 用戶關(guān)注話題挖掘
        4.2.1 可信關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)理論
        4.2.2 用戶關(guān)注話題挖掘算法
        4.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.3 微博文本中情感傾向性的分析
        4.3.1 WAF算法的相關(guān)理論
        4.3.2 微博的情感傾向性計(jì)算及實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.4 本章小結(jié)
第五章 信息推薦系統(tǒng)
    5.1 個(gè)性化信息推薦方法
    5.2 微博推薦方法
    5.3 基于用戶關(guān)系和微博內(nèi)容的微博信息推薦計(jì)算方法
        5.3.1 計(jì)算方法
        5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        5.3.3 與其他微博推薦結(jié)果比較
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)總結(jié)
    6.2 未來(lái)的研究工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于隱含語(yǔ)義分析的微博話題發(fā)現(xiàn)方法[J]. 馬雯雯,魏文晗,鄧一貴.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2014(01)
[2]移動(dòng)推薦研究綜述[J]. 劉嘉,都興中,陳振宇,何鐵科,朱慶華,吳清.  情報(bào)科學(xué). 2012(10)
[3]面向微博的情感影響最大化模型[J]. 歐高炎,陳薇,王騰蛟,雷凱,楊冬青.  計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索. 2012(09)
[4]個(gè)性化微博推薦算法[J]. 王晟,王子琪,張銘.  計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索. 2012(10)
[5]基于信息傳播的微博用戶影響力度量[J]. 郭浩,陸余良,王宇,張亮.  山東大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版). 2012(05)
[6]個(gè)性化推薦系統(tǒng)綜述[J]. 王國(guó)霞,劉賀平.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2012(07)
[7]一種中文微博新聞話題檢測(cè)的方法[J]. 鄭斐然,苗奪謙,張志飛,高燦.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2012(01)
[8]基于情感分布的微博熱點(diǎn)事件發(fā)現(xiàn)[J]. 楊亮,林原,林鴻飛.  中文信息學(xué)報(bào). 2012(01)
[9]基于層次結(jié)構(gòu)的多策略中文微博情感分析和特征抽取[J]. 謝麗星,周明,孫茂松.  中文信息學(xué)報(bào). 2012(01)
[10]新浪微博用戶體驗(yàn)及傳播影響力分析[J]. 劉建.  出版參考. 2011(36)

博士論文
[1]基于微博平臺(tái)的事件趨勢(shì)分析及預(yù)測(cè)研究[D]. 田野.武漢大學(xué) 2012

碩士論文
[1]基于云計(jì)算的微博推薦系統(tǒng)[D]. 佐凱.南京理工大學(xué) 2012
[2]微博用戶界面的信息設(shè)計(jì)研究[D]. 湯偉.上海交通大學(xué) 2011
[3]以用戶需求為中心的微博社區(qū)網(wǎng)站界面設(shè)計(jì)研究[D]. 陸瑋.上海交通大學(xué) 2011
[4]中文微博客熱點(diǎn)話題檢測(cè)與跟蹤技術(shù)研究[D]. 孫勝平.北京交通大學(xué) 2011
[5]公共危機(jī)與微博傳播[D]. 呂吟.浙江大學(xué) 2011
[6]運(yùn)用Twitter進(jìn)行預(yù)測(cè)性研究的方法和特點(diǎn)[D]. 徐學(xué)鵬.浙江大學(xué) 2011
[7]基于共現(xiàn)鏈的微博情感分析技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 王巖.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2011
[8]新浪微博傳播機(jī)制研究[D]. 張鈺雪.西南大學(xué) 2011
[9]微博名人戰(zhàn)略研究[D]. 戴麗娟.暨南大學(xué) 2011
[10]新浪微博的網(wǎng)絡(luò)輿情分析研究[D]. 張嵐嵐.華東師范大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3242102