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基于UF_AT模型的微博用户兴趣挖掘研究

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基于UF_AT模型的微博用户兴趣挖掘研究
论文目录
 
致谢第1-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-9页
1 绪论第9-15页
  · 研究背景及意义第9-10页
  · 微博用户兴趣挖掘研究现状第10-13页
    · 国内外研究现状第10-11页
    · 基于主题模型的用户兴趣挖掘现状第11-13页
  · 本文研究内容第13-14页
  · 章节安排第14-15页
2 微博与主题模型基础理论第15-25页
  · 微博信息结构第15-17页
  · 主题模型第17-24页
    · LDA模型第17-19页
    · AT模型第19-23页
    · CAT模型第23-24页
  · 本章小节第24-25页
3 基于UF_AT模型的微博用户兴趣挖掘第25-32页
  · AT模型微博用户兴趣挖掘方法第25-27页
  · UF_AT模型微博用户兴趣挖掘方法第27-31页
    · UF_AT模型第28-29页
    · UF_AT模型推导第29-31页
  · 本章小结第31-32页
4 基于UF_AT模型的微博用户兴趣挖掘实验结果与分析第32-46页
  · 实验数据第32-33页
  · AT模型实验结果与分析第33-39页
    · AT模型实验结果第33-35页
    · AT模型对比实验第35-39页
  · UF_AT模型实验结果与分析第39-45页
    · UF_AT模型实验结果第39-41页
    · UF_AT模型对比实验第41-45页
  · 本章小结第45-46页
结论第46-47页
参考文献第47-51页
附录 模型参数推导第51-53页
作者简历第53-55页
第55页

本篇论文共55页,点击这进入下载页面
 
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