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當前位置:教育論文中心首頁--碩士論文--基于知識圖譜構建的微博話題推薦研究
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基于知識圖譜構建的微博話題推薦研究
 
     論文目錄
 
摘要第5-6頁
Abstract第6-7頁
引言第14-15頁
第1章 緒論第15-19頁
    1.1 研究背景第15頁
    1.2 研究的目的及意義第15-16頁
    1.3 國內外研究現狀第16-18頁
        1.3.1 知識圖譜的研究第16-17頁
        1.3.2 推薦系統的研究第17-18頁
    1.4 論文的組織結構第18-19頁
第2章 相關基礎知識介紹第19-29頁
    2.1 微博的相關概述第19頁
    2.2 知識表示的相關概念第19-23頁
        2.2.1 命名實體的識別第19-22頁
        2.2.2 實體關系的抽取第22-23頁
    2.3 知識圖譜的相關概念第23-24頁
        2.3.1 知識圖譜的概念第23-24頁
        2.3.2 知識圖譜的構建第24頁
    2.4 推薦算法的相關概念第24-28頁
        2.4.1 相似度的計算第24-25頁
        2.4.2 TF-IDF算法簡介第25-26頁
        2.4.3 聚類分析第26頁
        2.4.4 基于協同過濾的推薦算法第26-27頁
        2.4.5 基于內容過濾的推薦算法第27-28頁
    2.5 本章小結第28-29頁
第3章 話題知識譜圖構建第29-42頁
    3.1 微博話題的命名實體識別第29-33頁
        3.1.1 微博文本的特點分析第29-30頁
        3.1.2 命名實體識別的流程第30頁
        3.1.3 微博文本的預處理第30-31頁
        3.1.4 中文分詞和垃圾串處理第31-32頁
        3.1.5 候選實體的抽取第32頁
        3.1.6 抽取實體的規則第32-33頁
    3.2 微博話題的實體關系抽取第33-36頁
        3.2.1 微博關系抽取方法的分析第33頁
        3.2.2 依存句法分析第33-34頁
        3.2.3 關系抽取種子集的生成第34-35頁
        3.2.4 基于Bootstrapping的微博關系抽取算法第35-36頁
    3.3 構建知識圖譜的基本組成架構第36-38頁
    3.4 實驗第38-40頁
        3.4.1 實驗方法第38-39頁
        3.4.2 實驗結果與分析第39-40頁
    3.5 本章小結第40-42頁
第4章 建立話題用戶興趣度矩陣第42-51頁
    4.1 基于TF-IDF的用戶微博特征詞集合的建立第42-44頁
    4.2 建立用戶興趣度矩陣第44-47頁
        4.2.1 用戶興趣度矩陣的定義第44-45頁
        4.2.2 用戶興趣度矩陣的獲取第45-47頁
    4.3 根據用戶興趣度計算相似度進行聚類分析第47-48頁
        4.3.1 聚類介紹第47頁
        4.3.2 用戶興趣聚類第47-48頁
    4.4 實驗與分析第48-49頁
        4.4.1 實驗方法第48頁
        4.4.2 實驗結果與分析第48-49頁
    4.5 本章小結第49-51頁
第5章 基于話題知識譜圖和用戶興趣度的微博推薦第51-60頁
    5.1 問題的提出第51-52頁
    5.2 基于知識圖譜的微博話題推薦第52-55頁
        5.2.1 基于話題知識圖譜的協同推薦算法第52頁
        5.2.2 基于用戶興趣度的微博推薦算法第52-53頁
        5.2.3 混合推薦的流程和算法第53-55頁
    5.3 實驗與分析第55-59頁
        5.3.1 實驗方法和結果第55-59頁
        5.3.2 實驗結果分析第59頁
    5.4 本章小結第59-60頁
結論第60-61頁
參考文獻第61-66頁
致謝第66-67頁
作者簡介及讀研期間主要科研成果第67頁

 
 
論文編號BS4276169,這篇論文共67
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