基于社交可供性的用户群情感倾向分析与推荐算法

目录

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摘要

第一章绪论

1．1研究背景及意义

1．2国内外研究现状

1．2．1社交网络情感研究

1．2．2基于卷积神经网络(CNN)的情感倾向分析

1．2．3图卷积网络(GCN)

1．2．4社交可供性

1．3本文的内容安排

第二章相关技术与理论概述

2．1情感倾向分析

2．2图卷积网络

2．2．1关注卷积算子构建的方法

2．2．2关注图上复杂信息建模的方法

2．2．3关注训练过程优化的方法

2．3图神经网络的应用场景

2．3．1社区发现算法

2．3．2推荐系统

2．4本章小结

第三章基于Rel-CNN的情感倾向分析方法

3．1问题引入

3．2社交可供性与用户情感的相关关系

3．2．1研究假设

3．2．2数据预处理

3．2．3社交可供性的衡量指标

3．2．4基于假设的检验分析

3．3基于社交可供性的情感倾向分析方法

3．3．1多特征融合的卷积神经网络模型

3．3．2基于评论特征树的细粒度情感分析

3．3．3商家情感分歧度分析

3．4实验

3．4．2细粒度Rel-CNN实验结果与分析

3．4．3商家情感分歧度实验结果与分析

3．5本章小结

第四章基于Rel-GRec的推荐算法

4．1问题引入

4．2基于Rel-GRec的推荐算法

4．2．1总体框架

4．2．2关联图的构建

4．2．3评分预测

4．2．4Rel-GRec算法流程

4．3实验

4．3．1实验数据与环境

4．3．2评价指标

4．3．3实验结果与分析

4．4本章小结

第五章总结与展望

5．2展望

参考文献

攻读硕士期间的学术成果

攻读硕士期间参与的科研项目

致谢