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微博用户转发行为预测研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-14页
第一章 绪论第14-20页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-17页
    1.3 本文主要研究内容第17-18页
    1.4 章节安排第18-20页
第二章 相关理论基础第20-30页
    2.1 理性行为理论第20-21页
    2.2 文本表示理论与方法第21-24页
        2.2.1 词袋模型第21-22页
        2.2.2 文本分词第22页
        2.2.3 TF-IDF权重计算第22-24页
    2.3 主题模型第24-26页
        2.3.1 主题模型简介第24-25页
        2.3.2 隐含荻利克雷分配(LDA)第25-26页
    2.4 语义相似度第26-27页
    2.5 逻辑回归模型第27页
    2.6 本章小结第27-30页
第三章 微博用户转发行为影响因素分析第30-38页
    3.1 微博用户转发行为分析第30-31页
    3.2 研究假设第31-34页
    3.3 微博用户转发行为影响因素量化第34-36页
        3.3.1 微博文本主题与接收用户兴趣的语义相似度第34-35页
        3.3.2 接收用户的转发活跃度第35页
        3.3.3 接收用户与发布用户交互度第35-36页
        3.3.4 发布用户影响力第36页
        3.3.5 微博数据形式第36页
    3.4 本章总结第36-38页
第四章 微博用户转发行为预测模型构建及实验第38-50页
    4.1 数据采集及预处理第38-39页
    4.2 LDA主题训练第39-41页
        4.2.1 文本的稀疏向量转换第40页
        4.2.2 文本的主题向量转换第40-41页
    4.3 模型构建及假设检验第41-45页
        4.3.1 模型构建第41-42页
        4.3.2 模型、参数及假设检验第42-43页
        4.3.3 模型结果分析第43-45页
    4.4 微博用户转发行为预测实验第45-48页
        4.4.1 实验过程第45-46页
        4.4.2 预测模型评价第46-48页
    4.5 本章小结第48-50页
第五章 总结与展望第50-54页
    5.1 总结第50-51页
    5.2 展望第51-54页
参考文献第54-60页
致谢第60-62页
作者简介第62-63页

 
论文编号BS3168778,这篇论文共63
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