声明
致谢
摘要
第一章 绪论
1.1.1 研究背景
1.1.2 学术背景
1.2 研究意义
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
第二章 文献综述
2.1.1 社会选择和社会影响现象
2.1.2 社会选择积社会影响量化与区分
2.1.3 社会选择和社会影响作用下的网络特征
2.2.1 多维网络结构
2.2.2 网络社区识别和发现
2.2.3 社交网络用户影响力分析
2.3 群推荐研究
2.3.1 群推荐应用场合和研究问题
2.3.2 用户兴趣偏好表示方法
2.3.3 获取群用户偏好信息方法
2.3.4 生成推荐
2.3.5 偏好集结策略
2.3.6 生成推荐应用
2.3.7 解释推荐
第三章 社会选择和社会影响在社交网络中的作用现象分析
3.1 引言
3.2 实验数据集网络统计指标
3.2.1 实验网络结构指标分析
3.2.2 实验网络活动参与分析
3.3.1 指数随机图模型简介
3.3.2 实验网络指数随机图分析结果
3.4.1 实验网络不同作用机制量化分析
3.4.2 不同机制下社区活动话题的时间跨度分析
3.4.3 不同机制下参与社区活动话题的时间分布分析
3.5 本章小结
第四章 社交网络社会选择和社会影响的作用机制仿真分析
4.1 引言
4.2 社交网络社会归属网络模型表示
4.3 社会选择和社会影响作用机制仿真
4.3.1 仿真作用机制定义
4.3.2 仿真初始化设置
4.3.3 仿真网络演化
4.3.4 仿真设置说明
4.4 仿真结果分析
4.4.1 仿真网络宏观指标分析
4.4.2 仿真网络结构分析
4.4.3 仿真网络社区划分分析
4.4.4 仿真网络参与社区活动分析
4.4.5 仿真网络传播特性分析
4.4.6 仿真网络节点影响力分析
4.5 本章小结
第五章 考虑社会选择和社会影响的用户兴趣偏好获取方法研究
5.1 引言
5.2 社交网络用户兴趣偏好表示
5.2.1 用户兴趣偏好表示模型
5.2.2 用户兴趣LDA模型建模方式
5.2.3 中文分词和词性对模型的影响
5.3 用户兴趣偏好获取方法
5.3.1 基于用户创造内容的兴趣偏好获取
5.3.2 参与话题讨论社会选择行为的最近邻兴趣偏好获取
5.3.3 结合用户社会影响力的最近邻兴趣偏好获取
5.4.1 实验数据集
5.4.2 实验评价标准
5.4.3 实验结果分析
5.5 本章小结
第六章 基于多维社会选择和社会影响关系的社交网络社区识别研究
6.1 引言
6.2 多维社交网络构建方法
6.2.1 基于社交关系的单维网络构建
6.2.2 用户属性相似网络构建
6.3 多维网络集结
6.3.1 多维网络集结策略
6.3.2 用户多属性相似矩阵的合成
6.3.3 集结实例说明
6.4 多维网络社区识别方法
6.5 多维网络社区识别评价方法
6.6 实验结果及分析
6.6.1 基于社交关系的单维网络构建
6.6.2 实验结果分析
6.6.3 实验敏感性分析
6.7 本章小结
第七章 基于社会选择和社会影响的群推荐策略研究
7.1 引言
7.2.1 群用户偏好数据获取
7.2.2 群分类与群偏好集结
7.2.3 基于群分类的群推荐策略
7.3.1 基于矩阵分解的模型表示
7.3.2 基于贝叶斯个性化排序的实现技术
7.3.3 群推荐策略实现
7.4.1 实验数据集
7.4.2 实验评价方法
7.4.3 用户和群分类结果
7.4.4 群推荐结果分析
7.4.5 敏感性分析
7.5 本章小节
第八章 总结与展望
8.1 主要研究成果与结论
8.2 创新点
8.3 研究展望
参考文献
攻读博士学位期间的学术活动及成果情况