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基于用戶-資源關聯(lián)的社會化推薦研究

包郵 基于用戶-資源關聯(lián)的社會化推薦研究

作者:胡吉明著
出版社:武漢大學出版社出版時間:2017-10-01
開本: 32開 頁數(shù): 393
本類榜單:社會科學銷量榜
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基于用戶-資源關聯(lián)的社會化推薦研究 版權(quán)信息

  • ISBN:9787307188341
  • 條形碼:9787307188341 ; 978-7-307-18834-1
  • 裝幀:暫無
  • 冊數(shù):暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

基于用戶-資源關聯(lián)的社會化推薦研究 本書特色

本書為2014年湖北省學術著作出版專項資金資助項目“數(shù)字信息資源與服務創(chuàng)新研究叢書”之一。本書從信息服務的社會化變革出發(fā),根據(jù)當前社會化網(wǎng)絡服務的發(fā)展和運行狀態(tài),分析基于社會化行為而形成的用戶關系網(wǎng)絡和其演化特征,及其對信息服務的社會化進程和信息流機制的影響,并進行相關建模,以及案例與實證分析。

基于用戶-資源關聯(lián)的社會化推薦研究 內(nèi)容簡介

本書為2014年湖北省學術著作出版專項資金資助項目“數(shù)字信息資源與服務創(chuàng)新研究叢書”之一。本書從信息服務的社會化變革出發(fā),根據(jù)當前社會化網(wǎng)絡服務的發(fā)展和運行狀態(tài),分析基于社會化行為而形成的用戶關系網(wǎng)絡和其演化特征,及其對信息服務的社會化進程和信息流機制的影響,并進行相關建模,以及案例與實證分析。

基于用戶-資源關聯(lián)的社會化推薦研究 目錄

第1章 緒論 1.1 研究背景與意義 1.1.1 研究背景 1.1.2 研究意義 1.2 研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu) 1.3 研究目標與關鍵問題 1.4 技術路線與研究方法 1.5 研究特色與創(chuàng)新點 1.5.1 研究特色 1.5.2 研究創(chuàng)新點第2章 社會網(wǎng)絡環(huán)境下信息推薦研究進展 2.1 信息推薦研究發(fā)展的總體脈絡 2.1.1 信息推薦研究的基本理論 2.1.2 社會化推薦研究的提出 2.2 國外信息推薦研究進展 2.2.1 傳統(tǒng)推薦瓶頸與用戶關系的作用機制分析 2.2.2 基于關系網(wǎng)絡的社會化推薦 2.2.3 基于標簽標注的社會化推薦 2.2.4 基于信任關系的社會化推薦 2.2.5 基于關系情境的社會化推薦 2.3 國內(nèi)信息推薦研究進展 2.3.1 社會化推薦模式分析 2.3.2 傳統(tǒng)推薦的“社會化”改進 2.3.3 基于關系網(wǎng)絡的社會化推薦 2.3.4 基于社會化標注的推薦 2.4 研究現(xiàn)狀評析第3章 社會化網(wǎng)絡服務中的用戶關系特征及其演化 3.1 基于用戶關系的社會化網(wǎng)絡服務發(fā)展與構(gòu)架 3.1.1 社會網(wǎng)絡環(huán)境下網(wǎng)絡服務的社會化發(fā)展 3.1.2 基于用戶關系的社會化網(wǎng)絡服務構(gòu)架 3.2 社會化網(wǎng)絡服務中的用戶關系特征與演化 3.2.1 網(wǎng)絡服務中的用戶關系形成 3.2.2 社會化網(wǎng)絡服務中的用戶關系結(jié)構(gòu) 3.2.3 社會化網(wǎng)絡服務中的用戶關系演化 3.3 用戶關系網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)與演化規(guī)律的仿真描述 3.3.1 用戶關系網(wǎng)絡研究的理論基礎 3.3.2 用戶關系網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)仿真 3.3.3 用戶關系擴散的指數(shù)規(guī)律仿真 3.4 總結(jié)第4章 基于用戶關系的信息傳播機制與影響作用 4.1 社會網(wǎng)絡環(huán)境下的信息傳播機制 4.1.1 社會網(wǎng)絡環(huán)境下的信息傳播變革 4.1.2 網(wǎng)絡信息傳播要素 4.1.3 基于用戶關系的信息傳播及其演化 4.2 社會化網(wǎng)絡服務中用戶關系與信息傳播的關系 4.2.1 微博的信息傳播模式 4.2.2 信息傳播中的用戶關系分類結(jié)構(gòu) 4.2.3 用戶關系結(jié)構(gòu)與信息傳播的關系 4.3 用戶關系對信息傳播的影響作用分析 4.3.1 基于用戶關系的信息傳播調(diào)研 4.3.2 基于用戶關系的信息傳播影響因素分析 4.4 大數(shù)據(jù)環(huán)境下信息傳播的新發(fā)展 4.4.1 基于大數(shù)據(jù)的云信息傳播 4.4.2 云信息傳播模式的推動作用 4.5 總結(jié)第5章推薦系統(tǒng)中基于關系社區(qū)發(fā)現(xiàn)的用戶建模與更新 5.1 推薦服務中的社區(qū)關系與用戶建模 5.1.1 推薦服務中的用戶網(wǎng)絡社區(qū)關系 5.1.2 基于社區(qū)關系的用戶建模 5.2 社會網(wǎng)絡環(huán)境下的用戶關系社區(qū)發(fā)現(xiàn) 5.2.1 復雜網(wǎng)絡中的社區(qū)發(fā)現(xiàn) 5.2.2 基于模塊度改進的關系社區(qū)發(fā)現(xiàn) 5.3 基于關系社區(qū)的雙層用戶建模 5.3.1 基于社區(qū)和個體模型加權(quán)融合的用戶建模 5.3.2 基于主題層次樹和語義向量空間模型的用戶建模 5.3.3 基于語義向量空間模型的用戶需求趨向表示 5.4 用戶模型的動態(tài)更新 5.4.1 用戶模型動態(tài)更新方法 5.4.2 用戶模型的動態(tài)更新實現(xiàn) 5.5 實驗分析 5.6 總結(jié)第6章 推薦系統(tǒng)中用戶關系導向下的內(nèi)容語義挖掘與關聯(lián) 6.1 用戶關系導向下的語義關聯(lián)與內(nèi)容挖掘 6.1.1 用戶關系與需求內(nèi)容的關聯(lián) 6.1.2 用戶-資源關聯(lián)組織與內(nèi)容挖掘 6.2 基于LDA主題模型的信息內(nèi)容挖掘 6.2.1 信息內(nèi)容挖掘研究的基本理論與發(fā)展 6.2.2 基于概率主題模型的文本挖掘 6.2.3 基于動態(tài)LDA主題模型的內(nèi)容挖掘 6.2.4 基于主題相似度和強度度量的主題演化 6.3 內(nèi)容挖掘中基于語義向量空間模型的文本建模 6.3.1 基于向量空間模型的文本建模 6.3.2 文本建模中的語義向量空間模型構(gòu)建 6.3.3 基于語義相似度的文本建模改進 6.4 基于超球支持向量機的文本分類與關聯(lián) 6.4.1 基于超球支持向量機的文本分類模型 6.4.2 基于改進HS-SVM的文本分類實現(xiàn) 6.4.3 基于語義向量的文本內(nèi)容關聯(lián) 6.5 實驗分析 6.5.1 LDA主題提取和演化的實驗分析 6.5.2 文本分類的實驗分析 6.6 總結(jié)第7章 基于用戶-資源關聯(lián)和物理動力學的社會化推薦 7.1 基于用戶-資源關聯(lián)關系的社會化小眾推薦服務 7.1.1 社會化推薦服務及用戶-資源關聯(lián)關系 7.1.2 基于小眾化的協(xié)同過濾推薦改進 7.2 基于物質(zhì)擴散和用戶-資源二部關聯(lián)圖的社會化推薦 7.2.1 用戶-資源二部關聯(lián)圖中基于物質(zhì)擴散的推薦 7.2.2 基于用戶-資源二部關聯(lián)圖推薦的社會化改進 7.3 基于熱傳導和物質(zhì)擴散混合的社會化小眾推薦 7.3.1 基于熱傳導能量擴散的小眾推薦機制 7.3.2 基于熱傳導和物質(zhì)擴散混合的推薦實現(xiàn) 7.4 基于用戶-資源-詞匯三部關聯(lián)圖的社會化小眾推薦實現(xiàn) 7.4.1 推薦實現(xiàn)中三部關聯(lián)圖的應用 7.4.2 基于三部關聯(lián)圖的推薦實現(xiàn) 7.5 實驗分析 7.5.1 實驗數(shù)據(jù)集處理 7.5.2 推薦性能評價指標 7.5.3 實驗結(jié)果分析 7.6 總結(jié)第8章 案例與實證 8.1 微博服務中的社會化信息推薦實現(xiàn) 8.1.1 微博信息結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)處理 8.1.2 基于LDA的微博文本挖掘 8.1.3 基于用戶-微博文本-詞匯三部關聯(lián)圖的微博推薦實現(xiàn) 8.2 高校數(shù)字圖書館面向知識社區(qū)關系的交互推薦服務組織 8.2.1 高校數(shù)字圖書館基于知識社區(qū)的社會化服務推進 8.2.2 武漢大學數(shù)字圖書館基于資源整合的知識社區(qū)服務建設 8.2.3 武漢大學數(shù)字圖書館基于交互和推薦的知識社區(qū)服務拓展 8.3 總結(jié)第9章 總結(jié)與展望 9.1 全書總結(jié) 9.2 研究不足 9.3 研究展望參考文獻
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基于用戶-資源關聯(lián)的社會化推薦研究 作者簡介

本書為2014年湖北省學術著作出版專項資金資助項目“數(shù)字信息資源與服務創(chuàng)新研究叢書”之一。本書從信息服務的社會化變革出發(fā),根據(jù)當前社會化網(wǎng)絡服務的發(fā)展和運行狀態(tài),分析基于社會化行為而形成的用戶關系網(wǎng)絡和其演化特征,及其對信息服務的社會化進程和信息流機制的影響,并進行相關建模,以及案例與實證分析。

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