基于用户评论的社会化媒体新闻推荐系统研究

目录

摘要

Abstract

1. 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究动机和意义

1.2.1 研究动机

1.2.2 研究意义

1.3 基本概念

1.3.1 社会化媒体

1.3.2 推荐系统

1.3.3 其他概念

1.4 研究内容与系统框架

1.4.1 研究内容

1.4.2 系统框架

1.5 本文的主要贡献和结构安排

2. 研究基础与背景

2.1 新闻推荐

2.1.1 新闻推荐概述

2.1.2 新闻推荐研究现状

2.1.3 现有新闻推荐系统的不足

2.2 信息检索

2.2.1 信息检索概述

2.2.2 信息检索相关技术—Google的PageRank算法

2.2.3 基于Java的全文检索引擎Lucene

2.2.4 本文研究中的应用

2.3 话题检测与跟踪

2.3.1 话题检测与跟踪概述

2.3.2 话题检测与跟踪发展现状

2.3.3 话题检测与跟踪核心技术

2.4 相关语言模型

2.4.1 相关语言模型概述

2.4.2 相关语言模型核心技术

2.4.3 本文研究中的应用

2.5 用户界面设计

2.6 本文研究的特色

2.7 本章小结

3. 新闻推荐系统设计

3.1 通过基于图的模型计算评论得分

3.1.1 评论关系

3.1.2 评论得分

3.2 话题轮廓文件构建

3.2.1 话题轮廓文件构建模型

3.2.2 话题轮廓文件构建算法

3.3 利用相关语言模型进行新闻检索

3.3.1 推荐新闻检索模型

3.3.2 新闻推荐检索算法

3.4 呈现被推荐新闻

3.5 本章小结

4. 实验设计与实验评价

4.1 实验数据

4.2 实验工具

4.3 实验基本方法

4.4 新闻推荐系统性能度量方法

4.5 统计学显著性

4.6 总体性能

4.7 话题轮廓构建参数

4.8 评论影响

4.9 本章小结

5. 总结与展望

5.1 研究工作总结

5.2 未来的研究内容展望

参考文献

后记

致谢

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