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科研社交网站中的学者推荐研究

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科研社交网站中的学者推荐研究
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-15页
1 绪论第15-26页
  1.1 研究背景和意义第15-17页
    1.1.1 研究背景第15-16页
    1.1.2 研究意义第16-17页
  1.2 国内外研究现状分析第17-23页
    1.2.1 国外研究现状第17-20页
    1.2.2 国内研究现状第20-23页
  1.3 研究内容和方法第23-25页
    1.3.1 研究内容第23-24页
    1.3.2 研究方法第24-25页
  1.4 创新点第25-26页
2 科研社交网站及推荐技术概述第26-35页
  2.1 科研社交网站第26-27页
    2.1.1 科研社交网站的定义第26页
    2.1.2 科研社交网站的发展第26-27页
    2.1.3 科研社交网站的特征第27页
  2.2 个性化推荐技术第27-32页
    2.2.1 协同过滤推荐算法第28-31页
    2.2.2 基于内容的推荐算法第31-32页
    2.2.3 混合推荐算法第32页
  2.3 基于情境感知的推荐技术第32-35页
    2.3.1 情境感知第32-33页
    2.3.2 多维推荐技术第33-35页
3 科研社交网站推荐系统中的关键技术第35-41页
  3.1 语义挖掘技术第35-39页
    3.1.1 概率隐性语义索引第35-36页
    3.1.2 潜狄利克雷分配第36-38页
    3.1.3 作者-主题模型第38-39页
  3.2 社交网络关系分析技术第39-41页
    3.2.1 基于相邻社区的网络临近度测量第39页
    3.2.2 基于路径的网络临近度测量第39-40页
    3.2.3 基于拓扑的网络临近度测量第40-41页
4 科研社交网站中的学者推荐模型构建第41-57页
  4.1 推荐情境分析第41-42页
  4.2 基于相似研究兴趣的学者推荐第42-50页
    4.2.1 学者档案模型第43-46页
    4.2.2 学术行为网络模型第46-49页
    4.2.3 学者相似度整合第49-50页
  4.3 基于特定情境的学者推荐第50-55页
    4.3.1 学者情境质量评价第51-54页
    4.3.2 学术关系网络质量评价第54-55页
  4.4 推荐系统架构第55-57页
5 科研社交网站中的学者实证研究第57-65页
  5.1 数据收集第57-59页
  5.2 基于相似研究兴趣的学者推荐第59-62页
  5.3 基于特定情境的合作者推荐第62-63页
  5.4 学者推荐结果分析第63-65页
6 研究总结与展望第65-67页
  6.1 研究总结第65-66页
  6.2 研究不足与展望第66-67页
参考文献第67-73页
在读期间发表的论文、科研成果等第73-74页
致谢第74页

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