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书名 社会化标注系统中个性化信息推荐模型研究
分类 计算机-操作系统
作者 武慧娟
出版社 科学出版社
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简介
目录

前言

第1章 绪论

 1.1 研究背景

 1.2 研究目的与意义

1.2.1 研究目的

1.2.2 研究意义

 1.3 研究内容

 1.4 研究方法与技术路线

1.4.1 研究方法

1.4.2 技术路线

 1.5 本章小结

第2章 社会化标注系统与个性化信息推荐

 2.1 社会化标注系统研究

 2.2 个性化信息推荐研究

 2.3 社会化标注系统中个性化信息推荐模型研究综述

2.3.1 国外社会化标注系统中个性化信息推荐模型研究综述

2.3.2 国内社会化标注系统中个性化信息推荐模型研究综述

 2.4 社会网络分析在社会化标注系统中的应用研究综述

 2.5 本章小结

第3章 信息推荐的相关理论

 3.1 熵与自组织理论

3.1.1 熵的提出

3.1.2 自组织理论

 3.2 社会网络分析理论

3.2.1 社会网络分析的内涵

3.2.2 社会网络分析的研究方法

 3.3 系统动力学理论

3.3.1 系统动力学的内涵

3.3.2 系统动力学的形成与发展

3.3.3 系统动力学的研究方法

 3.4 本章小结

第4章 社会化标注系统的内涵

 4.1 社会化标注系统的类型

 4.2 社会化标注系统的自组织特征

 4.3 社会化标注系统的自组织演化形式

4.3.1 二元超循环

4.3.2 三元超循环

4.3.3 社会化标注系统的超循环

 4.4 社会化标注系统的耗散结构

4.4.1 社会化标注系统的层级关系

4.4.2 社会化标注系统的层级耗散结构

4.4.3 社会化标注系统的熵

 4.5 本章小结

第5章 社会化标注系统中的用户关系分析

 5.1 社会化标注系统中的用户关系

5.1.1 用户需求分析

5.1.2 用户关系的形成

5.1.3 用户关系的特征

5.1.4 用户关系的类型

5.1.5 用户关系的分析流程

 5.2 用户关系的维度分析

5.2.1 知识维

5.2.2 信任维

5.2.3 结构维

 5.3 用户关系的社会网络结构

5.3.1 幂律分布

5.3.2 网络密度

5.3.3 核心-边缘结构

5.3.4 中心性

 5.4 用户关系的凝聚子群

5.4.1 块模型

5.4.2 K-核

5.4.3 结构洞

 5.5 本章小结

第6章 社会化标注系统中个性化信息推荐模型构建

 6.1 社会化标注系统中个性化信息推荐模型框架

6.1.1 个性化信息推荐模型构成要素

6.1.2 个性化信息推荐模型构建原则

6.1.3 个性化信息推荐静态模型

6.1.4 个性化信息推荐动态模型

 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

6.2.1 个性化信息推荐因果关系分析

6.2.2 个性化信息推荐的存量流量图

 6.3 模型评价

 6.4 本章小结

第7章 个性化信息推荐模型实证分析

 7.1 豆瓣网概况

7.1.1 豆瓣的网站架构

7.1.2 豆瓣网的自组织演化

 7.2 豆瓣网的样本数据

 7.3 豆瓣网的用户关系网络

7.3.1 幂律分布

7.3.2 网络密度

7.3.3 核心,边缘结构

7.3.4 中心性

 7.4 豆瓣网的用户凝聚子群

7.4.1 块模型

7.4.2 K核

7.4.3 结构洞

 7.5 豆瓣网的个性化信息推荐模型测试

 7.6 结果评价

 7.7 本章小结

第8章 结论与展望

 8.1 研究结论

 8.2 研究展望

 参考文献

内容推荐

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,武慧娟著的这本《社会化标注系统中个性化信息推荐模型研究》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,对国内外“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,通过自组织理论、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。

本书可供从事信息管理和应用、信息系统设计与开发、企业信息系统等相关领域的人员参考,也可作为高等院校信息管理系统、计算机应用、电子商务等专业的高年级本科生和研究生的教学参考书。

编辑推荐

情报学领域的各个高校的研究生、博士生等从理论角度看,目前在社会化标注系统中研究个性化信息推荐处于刚刚起步阶段,至今仍没有形成一个统一的理论框架。

武慧娟著的这本《社会化标注系统中个性化信息推荐模型研究》在对社会化标注系统的形成、演进等进行系统科学的分析基础之上,通过对社会化标注系统内的用户关系网络信息进行挖掘,发现用户关系网络的结构特征和凝聚子群;从系统学的角度构建个性化信息推荐的静态和动态模型。

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更新时间:2025/3/1 15:34:00