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社交媒体用户交互行为建模与推荐应用研究

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社交媒体用户交互行为建模与推荐应用研究
论文目录
 
论文创新点第1-8页
中文摘要第8-11页
ABSTRACT第11-14页
1 绪论第15-27页
    1.1 研究背景第15-19页
    1.2 研究内容与挑战第19-23页
        1.2.1 基于多模态内容的用户提及行为建模与目标用户推荐第20-21页
        1.2.2 空间上下文感知的提及目标用户快速推荐第21-22页
        1.2.3 情感增强的动态用户转发行为建模与推荐第22-23页
    1.3 研究贡献第23-25页
    1.4 论文组织结构第25-27页
2 研究现状与相关工作第27-33页
    2.1 社交媒体用户内容行为学习第27-29页
    2.2 社交媒体用户关系行为学习第29-30页
    2.3 社交媒体用户交互行为学习第30-33页
3 基于多模态内容的用户提及行为建模与目标用户推荐第33-51页
    3.1 引言第33-35页
    3.2 基于多模态内容的用户提及行为建模第35-42页
        3.2.1 问题描述第35-37页
        3.2.2 多模态提及主题模型第37-40页
        3.2.3 模型推理第40-42页
    3.3 MMTM 在目标用户推荐中的应用第42-43页
    3.4 实验评测第43-49页
        3.4.1 数据集与实验设置第43-44页
        3.4.2 评估指标和对比方法第44-45页
        3.4.3 推荐性能表现第45-49页
    3.5 本章小结第49-51页
4 空间上下文感知的提及目标用户快速推荐第51-89页
    4.1 研究背景第51-53页
    4.2 空间上下文感知的用户提及行为建模第53-62页
        4.2.1 问题定义第53-55页
        4.2.2 建模动机第55-57页
        4.2.3 模型结构第57-59页
        4.2.4 模型生成过程第59-61页
        4.2.5 模型参数估计第61-62页
    4.3 提及目标用户推荐第62-67页
        4.3.1 快速提及目标用户推荐第63-67页
    4.4 位置数据稀疏性处理第67-72页
        4.4.1 背景知识第67-69页
        4.4.2 本地词语识别第69-70页
        4.4.3 用户位置计算第70-72页
    4.5 实验与分析第72-87页
        4.5.1 数据集第73-74页
        4.5.2 评估指标和对比方法第74-77页
        4.5.3 实验结果与分析第77-87页
            4.5.3.1 提及目标推荐有效性第77-82页
            4.5.3.2 SCOMM参数敏感性分析第82-83页
            4.5.3.3 提及目标推荐效率第83-85页
            4.5.3.4 用户居住位置推理第85-87页
    4.6 本章小结第87-89页
5 情感增强的动态用户转发行为建模与推荐第89-103页
    5.1 研究背景和内容第89-90页
    5.2 用户转发行为建模与推荐第90-97页
        5.2.1 背景知识第90-92页
        5.2.2 情感增强的动态用户转发行为模型第92-95页
        5.2.3 SDRM 参数推理第95-97页
        5.2.4 基于 SDRM 的转发消息推荐第97页
    5.3 实验评测第97-102页
        5.3.1 数据集与实验设置第97-98页
        5.3.2 实验结果与分析第98-101页
        5.3.3 参数影响分析第101-102页
    5.4 本章小结第102-103页
6 总结与展望第103-107页
    6.1 研究总结第103-105页
    6.2 未来工作展望第105-107页
参考文献第107-124页
攻博期间发表的科研成果目录第124-125页
致谢第125页

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