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社会化标注系统中个性化信息推荐模型研究


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社会化标注系统中个性化信息推荐模型研究
  • 书号：9787030474179
    作者：武慧娟
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：B5
  • 页数：
    字数：
    语种：zh-Hans
  • 出版社：
    出版时间：
  • 所属分类：
  • 定价： ￥45.00元
    售价： ￥45.00元
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个性化信息推荐是充分利用互联网上用户产生的数据来解决目前的个性化信息服务问题的有效方法，本书针对社会化标注系统中的个性化信息推荐模型问题展开研究，在综述“社会化标注系统”“个性化信息推荐”的基础上，对围内外“社会化标注系统中的个性化信息推荐模型”的研究现状进行分析，通过白组织理论、社会网络分析理论、系统动力学等理论与方法，围绕社会化标注系统的演化过程、用户关系网络、个性化信息推荐模型构建等核心问题进行详细分析，最后从静态、动态两个角度分别构建社会化标注系统中的个性化信息推荐模型。
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    前言
    第1章绪论1
    1.1研究背景1
    1.2研究目的与意义5
    1.2.1研究目的5
    1.2.2研究意义5
    1.3研究内容6
    1.4研究方法与技术路线7
    1.4.1研究方法7
    1.4.2技术路线7
    1.5本章小结9
    第2章社会化标注系统与个性化信息推荐10
    2.1社会化标注系统研究10
    2.2个性化信息推荐研究14
    2_3社会化标注系统中个性化信息推荐模型研究综述17
    2.3.1围外社会化标注系统中个性化信息推荐模型研究综述17
    2.3.2围内社会化标注系统中个性化信息推荐模型研究综述21
    2.4社会网络分析存社会化标注系统中的应用研究综述22
    2.5本章小结23
    第3章信息推荐的相关理论24
    3.1熵与白组织理论24
    3.1.1熵的提出24
    3.1.2自组织理论24
    3.2社会网络分析理论26
    3.2.1社会网络分析的内涌26
    3.2.2社会网络分析的研究方法28
    3.3系统动力学理论30
    3.3.1系统动力学的内涵30
    3.3.2系统动力学的形成与发展31
    3.3.3系统动力学的研究方法32
    3.4本章小结34
    第4章社会化标注系统的内涵35
    4.1社会化标注系统的类型35
    4.2社会化标注系统的自组织特征36
    4.3社会化标注系统的自组织演化形式38
    4.3.1二元超循环39
    4.3.2三元超循环41
    4.3.3社会化标注系统的超循环42
    4.4社会化标注系统的耗散结构44
    4.4.1社会化标注系统的层级关系45
    4.4.2社会化标注系统的层级耗散结构45
    4.4.3社会化标注系统的熵46
    4.5本章小结48
    第5章社会化标注系统中的用户关系分析49
    5.1社会化标注系统中的用户关系49
    5.1.1用户需求分析49
    5.1.2用户关系的形成52
    5.1.3用户关系的特征53
    5.1.4用户关系的类型55
    5.1.5用户关系的分析流程58
    5.2用户关系的维度分析58
    5.2.1知识维59
    5.2.2信任维60
    5.2.3结枸维62
    5.3用户关系的社会网络结构63
    5.3.1幂律分布63
    5.3.2网络密度65
    5.3.3核心-边缘结构65
    5.3.4中心性66
    5.4用户关系的凝聚子群69
    5.4.1块模型69
    5.4.2K-核73
    5.4.3结构涮76
    5.5本章小结79
    第6章社会化标注系统中个性化信息推荐模型构建80
    6.1社会化标注系统中个性化信息推荐模型框架80
    6.1.1个性化信息推荐模型构成要素80
    6.1.2个性化信息推荐模型构建原则81
    6.1.3个性化信息推荐静态模型82
    6.1.4个性化信息推荐动态模型83
    6.2社会化标注系统个性化信息推荐模型系统动力学分析85
    6.2.1个性化信息推荐因果关系分析85
    6.2.2个性化信息推荐的存量流量图86
    6.3模型评价88
    6.4本章小结89
    第7章个性化信息推荐模型实证分析90
    7.1豆瓣网概况90
    7.1.1豆瓣的网站架构90
    7.1.2豆瓣网的白组织演化90
    7.2可瓣网的样本数据91
    7.3可瓣网的用户关系网络96
    7.3.1幂律分布96
    7.3.2网络密度96
    7.3.3核心-边缘结构97
    7.3.4中心陆98
    7.4豆瓣网的用户凝聚子群100
    7.4.1块模型100
    7.4.2K-核105
    7.4.3结构洞107
    7.5豆瓣例的个性化信息推荐模型测试109
    7.6结果评价114
    7.7本章小结115
    第8章结论与展望116
    8.1研究结论116
    8.2研究展望117
    参考文献118
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