包邮基于用户行为感知的移动社交网络信息服务研究

第1章 引言 1.1 研究意义 1.2 本领域国内外研究的现状和趋势 1.3 研究工作的主要内容 1.4 研究目标及要解决的关键问题 1.5 研究方法 第2章 基于社会友谊和人群移动的用户行为感知 2.1 融合地理位置与社交网络的移动信息服务 2.2 相关概念 2.3 用户地理社交信息数据提取 2.4 基于社会友谊与人群移动的社交网络用户个性化服务推荐建模 2.5 本章小结 第3章 社交网络集群隐社交行为获取 3.1 用户信任度和社交行为 3.2 定义和概念 3.3 构建隐社交行为图形 3.4 分组的信任值 3.5 集群信任值和y-Distance信任值 3.6 本章小结 第4章 移动社交网络社区用户聚类模型 4.1 移动社交网络社区用户聚类 4.2 相关工作 4.3 基于用户偏好和信任度的移动社交网络社区发现算法 4.4 实验及分析 4.5 本章小结 第5章 社交网络用户个性化信息服务 5.1 社交网络个性化服务 5.2 移动融合 5.3 LBS和“地理社交数据 5.4 基于移动融合的社交网络用户个性化服务推荐建模 5.5 本章小结 第6章 社交网络好友信息服务推荐 6.1 移动社交网络服务推荐 6.2 相关概念 6.3 基于社区划分和用户相似度的好友信息服务推荐模型构架 6.4 基于用户信任程度的社区划分 6.5 基于用户关系和兴趣的相似度计算 6.6 基于社区划分和用户相似度的好友信息服务推荐算法 6.7 实验及结果分析 6.8 本章小结 第7章 移动社交网络信息服务持续使用意愿 7.1 社交网络服务持续使用意愿 7.2 相关理论概念 7.3 研究模型与假设 7.4 实证分析 7.5 本章小结 第8章 移动社交网络用户影响力度量模型 8.1 移动社交网络用户影响力 8.2 相关理论 8.3 基于交互行为和情感分析的用户影响力度量模型总体框架 8.4 主题社区发现 8.5 移动社交网络用户影响力度量模型构建 8.6 实验与分析 8.7 本章小结 第9章 微博舆情挖掘和管理 ——舆情管理中的应用 9.1 微博舆情挖掘和管理 9.2 相关理论 9.3 使用用户行为感知技术进行网络舆情的挖掘和管理 9.4 以“德国黑弥撒”事件为例分析微博舆情处理机制 9.5 本章小结 第10章 移动社交网络用户行为感知 ——在移动社交网络中的个性化服务应用 10.1 移动社交网络个性化信息服务 10.2 移动社交网络用户情景化偏好概述 10.3 基于情景化偏好的移动社交网络用户行为感知模型构建 10.4 移动社交网络个性化服务 10.5 本章小结 第11章 移动数字期刊服务推送 11.1 数字期刊服务 11.2 相关理论 11.3 用户行为感知技术下的数字期刊服务推送模型架构 11.4 数字期刊个性化服务推荐算法设计 11.5 基于加权Markov模型的用户行为预测 11.6 本章小结 第12章 基于本体分子的家谱知识服务App构建 12.1 移动家谱服务App构建需求 12.2 相关概念 12.3 移动家谱知识服务构建方案 12.4 移动家谱知识服务模型设计 12.5 本章小结 第13章 结语 13.1 研究工作总结 13.2 研究展望 参考文献