在真實(shí)世界的社交網(wǎng)絡(luò)中,例如Facebook,Instagram,Twitter等,用戶會(huì)自發(fā)地為自己產(chǎn)生的內(nèi)容（例如文本推特,用戶的個(gè)人照片）添加上一些Hashtag,這種為自己產(chǎn)生的內(nèi)容添加Hashtag的行為是一種社交行為,具有任意和自發(fā)的性質(zhì)。Hashtag在社交網(wǎng)絡(luò)中很常見,它的用處也很多,例如用于分類任務(wù),話題模型,情感分析,信息檢索等。在研究上,大多數(shù)的研究者集中在對(duì)文本推特推薦Hashtag,在對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中圖片的Hashtag推薦的研究比較少。但是,像Instagram,Flickr等等這樣的網(wǎng)絡(luò),用戶傾向于分享更多的圖片,社交網(wǎng)絡(luò)中存在著大量的圖片內(nèi)容,圖片里面包含著豐富的語義信息,這些信息也可以被應(yīng)用到推薦任務(wù)上。自動(dòng)給圖片推薦Hashtag是一項(xiàng)非常有挑戰(zhàn)性的任務(wù),因?yàn)镠ashtag和用戶的偏好相關(guān),有些Hashtag甚至跟圖片的內(nèi)容不怎么相關(guān),因此,Hashtag和圖片的關(guān)系可以看成是一種弱相關(guān)關(guān)系,多數(shù)Hashtag推薦相關(guān)的工作主要集中在社交網(wǎng)絡(luò)中文本內(nèi)容的Hashtag推薦,這里把Hashtag推薦任務(wù)拓展到圖片,并且對(duì)Hashtag之間這種相關(guān)的關(guān)系進(jìn)行... 

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題研究背景
    1.2 課題研究目的與意義
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 論文的主要研究?jī)?nèi)容
    1.5 論文組織結(jié)構(gòu)
2 Hashtag推薦技術(shù)相關(guān)研究
    2.1 Hashtag推薦的介紹與定義
    2.2 Hashtag推薦的評(píng)價(jià)指標(biāo)
    2.3 GRU和 LSTM
    2.4 雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)
    2.5 基于深度學(xué)習(xí)注意力機(jī)制的Hashtag推薦
    2.6 編碼器-解碼器框架
    2.7 本章小結(jié)
3 基于注意力機(jī)制的社交網(wǎng)絡(luò)圖片Hashtag推薦算法
    3.1 帶有序列注意力的編碼器
    3.2 用于Hashtag推薦的解碼器
    3.3 模型的訓(xùn)練
    3.4 Hashtag推薦
    3.5 算法的局限性與不足
    3.6 本章小結(jié)
4 基于多模態(tài)的Hashtag推薦算法
    4.1 社交網(wǎng)絡(luò)文本特點(diǎn)
    4.2 文本和圖片的差異性
    4.3 文本的特征提取
    4.4 文本和圖片特征融合模型
    4.5 算法的局限性與不足
    4.6 本章小結(jié)
5 實(shí)驗(yàn)與分析
    5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)
    5.2 對(duì)比算法
    5.3 基于圖片注意力模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    5.4 基于圖片和文本融合模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 論文展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參與的項(xiàng)目


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Hashtag研究綜述[J]. 邵健,章成志,李蕾.  現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù). 2015(10)
[2]文本表示方法對(duì)微博Hashtag推薦影響研究——以Twitter上H7N9微博為例[J]. 邵健,章成志.  圖書與情報(bào). 2015(03)

碩士論文
[1]基于主題標(biāo)簽的微博推薦和搜索技術(shù)研究[D]. 朱亞軍.華中科技大學(xué) 2016
[2]多語言微博Hashtag生成及其應(yīng)用研究[D]. 邵健.南京理工大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3653581