面向虛擬社區(qū)的社會化專家建模及應(yīng)用

定　價(jià)：￥79.00

作　者：	傅魁著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121356285	出版時(shí)間：	2020-01-01	包裝：	平裝
開本：	其他	頁數(shù)：	220	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　社會化優(yōu)選旨在準(zhǔn)確識別虛擬社區(qū)中具有專業(yè)特長的用戶并對用戶進(jìn)行表示，高效挖掘虛擬社區(qū)中有價(jià)值的內(nèi)容并將其有效地推薦給信息需求者，為用戶提供專業(yè)的在線社會支持。社會化優(yōu)選對于解決信息過載問題和提升用戶體驗(yàn)具有重要作用，近年來引起了廣泛關(guān)注。本書對社會化優(yōu)選的相關(guān)理論進(jìn)行了介紹，重點(diǎn)講解了面向虛擬社區(qū)的社會化專家建模、基于證據(jù)增強(qiáng)混合圖的社會化優(yōu)選算法及實(shí)證研究。另外，介紹了基于Nutch的虛擬社區(qū)多源數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。本書可供從事虛擬社區(qū)、數(shù)據(jù)挖掘、情報(bào)技術(shù)、推薦算法研究的院校老師、學(xué)生和相關(guān)行業(yè)的科研工作人員參考。

作者簡介

　　傅魁，武漢理工大學(xué)副教授，管理學(xué)博士，碩士生導(dǎo)師，經(jīng)濟(jì)學(xué)院電子商務(wù)系副主任；美國亞利桑那大學(xué)MIS系訪問學(xué)者，湖北系統(tǒng)工程學(xué)會理事，湖北省電子商務(wù)學(xué)會理事。先后獲華中科技大學(xué)工學(xué)學(xué)士、管理學(xué)碩士以及武漢理工大學(xué)管理學(xué)博士學(xué)位。主要研究在線社會支持、社會計(jì)算、商務(wù)智能、語義網(wǎng)。撰寫《服務(wù)資源智能聚合與推薦技術(shù)》等學(xué)術(shù)著作，在《計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件》《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》《情報(bào)學(xué)報(bào)》《情報(bào)雜志》等期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)文章20余篇，完成12余項(xiàng)國家和湖北省省重點(diǎn)科研課題，擁有6項(xiàng)軟件著作權(quán)、4項(xiàng)。研究成果《基于Web的本體學(xué)習(xí)研究》《面向客戶復(fù)雜需求的海量服務(wù)資源智能聚合與推薦技術(shù)》先后獲得湖北省很好博士學(xué)位論文獎(jiǎng)、湖北省科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)等。

圖書目錄

章緒論11．1 研究背景及意義11．2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀31．2．1 用戶建模與識別理論研究31．2．2 社會化專家推薦算法研究71．2．3 在線社會支持研究111．3 本書主要內(nèi)容161．3．1 研究內(nèi)容體系結(jié)構(gòu)161．3．2 主要功能模塊介紹171．3．3 章節(jié)結(jié)構(gòu)22第2章相關(guān)理論基礎(chǔ)242．1 社會網(wǎng)絡(luò)及其分析方法242．1．1 社會網(wǎng)絡(luò)的表示方法262．1．2 社會網(wǎng)絡(luò)分析任務(wù)和分類272．1．3 社會網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo)282．2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)312．2．1 社團(tuán)研究中的基本概念322．2．2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法342．2．3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)演化跟蹤算法352．3 用戶畫像362．3．1 用戶畫像構(gòu)建方法362．3．2 用戶畫像的表現(xiàn)及更新方式382．3．3 用戶畫像的分析方法412．4 鏈接預(yù)測432．4．1 鏈接預(yù)測方法432．4．2 基于節(jié)點(diǎn)相似性的鏈接預(yù)測方法432．5 混合圖模型及算法452．5．1 混合圖模型452．5．2 基于混合圖的推薦算法452．6 本章小結(jié)48第3章面向虛擬社區(qū)的社會化專家建模493．1 專家用戶建模的多類專家證據(jù)493．2 基于主題模型的用戶―專長―詞項(xiàng)三部圖構(gòu)建513．2．1 問題描述和定義513．2．2 用戶―專長―詞項(xiàng)的模型構(gòu)建543．2．3 基于主題模型的專家用戶畫像建模583．3 基于證據(jù)增強(qiáng)混合圖的專家用戶模型構(gòu)建713．3．1 社會化專家建?？蚣茉O(shè)計(jì)713．3．2 基于關(guān)聯(lián)邊增強(qiáng)的專家證據(jù)融合733．3．3 基于節(jié)點(diǎn)屬性增強(qiáng)的專家證據(jù)融合773．3．4 融合多類專家證據(jù)的混合圖模型構(gòu)建833．4 本章小結(jié)84第4章基于證據(jù)增強(qiáng)混合圖的社會化專家推薦854．1 社會化專家推薦系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)854．1．1 社會化專家推薦系統(tǒng)概述854．1．2 社會化專家推薦系統(tǒng)框架884．2 基于重啟動隨機(jī)游走的一階段社會化專家推薦904．2．1 關(guān)聯(lián)邊定義及權(quán)重設(shè)定904．2．2 轉(zhuǎn)移概率矩陣計(jì)算914．2．3 基于重啟動隨機(jī)游走的專家列表生成934．3 基于情境感知的二階段社會化專家推薦944．3．1 用戶情境概述944．3．2 情境知識的獲取與情境表示984．3．3 基于情境后過濾策略的二次專家篩選994．4 本章小結(jié)100第5章面向虛擬社區(qū)的應(yīng)用與實(shí)證研究1025．1 基于新浪微博的用戶畫像應(yīng)用與實(shí)證1035．2 基于百度知道的社會化專家推薦應(yīng)用與實(shí)證1205．2．1 用戶―專長―詞項(xiàng)混合圖的構(gòu)建實(shí)驗(yàn)1205．2．2 基于證據(jù)增強(qiáng)混合圖的社會化專家推薦實(shí)驗(yàn)1235．3 基于39健康網(wǎng)艾滋病論壇的在線社會支持應(yīng)用與實(shí)證1265．3．1 用戶專業(yè)度識別實(shí)驗(yàn)及分析1265．3．2 鏈接預(yù)測實(shí)驗(yàn)及分析1335．3．3 在線社會支持網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建實(shí)驗(yàn)及分析1365．3．4 在線社會支持網(wǎng)絡(luò)演化追蹤實(shí)驗(yàn)及分析1475．4 本章小結(jié)154第6章基于Nutch的虛擬社區(qū)多源數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)1556．1 Nutch概述1556．2 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)1616．3 基于網(wǎng)絡(luò)新聞的數(shù)據(jù)采集1636．3．1 新聞?lì)惥W(wǎng)站分析指標(biāo)1636．3．2 基于分析指標(biāo)的新聞?lì)惥W(wǎng)站分類排名1656．3．3 新聞采集概念的模型構(gòu)建1676．3．4 新聞采集流程及解析1686．4 基于論壇貼吧的數(shù)據(jù)采集1696．4．1 Web論壇的分析及模型構(gòu)建1696．4．2 論壇采集流程設(shè)計(jì)1726．4．3 基于模板的Web論壇解析1776．5 基于微博的數(shù)據(jù)采集1826．5．1 微博概述及分析1826．5．2 微博采集概念的模型構(gòu)建1906．5．3 微博數(shù)據(jù)采集流程及解析1926．6 本章小結(jié)201參考文獻(xiàn)202