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社交网络平台用户行为分析与内容推荐系统设计
TOC\o1-2\h\u17866第1章绪论 4
44261.1研究背景与意义 4
58911.2国内外研究现状 4
102671.3本书结构及研究方法 4
15677第2章社交网络平台概述 5
222812.1社交网络发展历程 5
99162.2社交网络平台类型与特点 5
98012.3用户行为分析在社交网络中的应用 6
18913第3章用户行为数据采集与预处理 6
281103.1用户行为数据来源 6
137243.1.1用户注册信息 6
257033.1.2用户互动行为 6
88533.1.3用户内容 7
124943.1.4用户行为日志 7
293243.2数据采集方法与技术 7
215063.2.1数据爬取 7
142693.2.2API接口调用 7
162963.2.3数据挖掘 7
277163.3数据预处理方法与技术 7
164583.3.1数据清洗 7
4763.3.2数据规范化 7
252543.3.3数据降维 7
298143.3.4特征提取 8
298103.3.5数据采样 8
7782第四章用户行为特征提取与表示 8
10874.1用户行为特征分析 8
172244.1.1用户行为类型 8
85384.1.2用户兴趣偏好 8
119834.1.3用户活跃度与影响力 8
255694.2用户行为特征提取方法 8
284244.2.1基于统计的特征提取 8
180284.2.2基于聚类的特征提取 8
117524.2.3基于深度学习的特征提取 8
260944.3用户行为特征表示技术 9
30994.3.1向量空间模型 9
86444.3.2主题模型 9
121394.3.3图表示 9
94774.3.4神经网络表示 9
2359第5章用户行为分析模型与方法 9
275395.1用户行为分析框架 9
158285.1.1用户行为数据采集 9
103705.1.2用户行为预处理 9
71235.1.3用户行为特征提取 9
247735.1.4用户行为分析算法 10
190595.2用户行为预测模型 10
256725.2.1基于用户相似度的预测模型 10
206995.2.2基于隐语义模型的预测模型 10
248015.2.3基于深度学习的预测模型 10
255365.3用户行为关联分析 10
260465.3.1关联规则挖掘算法 10
55435.3.2用户行为序列分析 10
90095.3.3用户群体分析 10
9710第6章内容推荐系统概述 11
210156.1推荐系统发展历程 11
197586.1.1早期推荐系统 11
182126.1.2协同过滤推荐算法的兴起 11
65956.1.3内容推荐与基于模型的推荐方法 11
66156.1.4深度学习在推荐系统中的应用 11
177836.1.5我国推荐系统的发展现状与趋势 11
173926.2推荐系统类型与算法 11
301186.2.1协同过滤推荐算法 11
14266.2.1.1用户基于协同过滤 11
85296.2.1.2物品基于协同过滤 11
316116.2.2内容推荐算法 11
299466.2.2.1基于内容的推荐 11
327596.2.2.2混合推荐方法 11
26286.2.3基于模型的推荐算法 11
298206.2.3.1矩阵分解 11
147626.2.3.2神经协同过滤 11
166546.2.3.3深度学习模型 11
160716.2.4社交网络中的推荐算法 11
327336.2.4.1社交关系在推荐系统中的作用 11
276536.2.4.2社交网络中的混合推荐算法 11
160626.3推荐系统评估指标 11
206596.3.1准确度指标 11
198136.3.1.1均方根误差（RMSE） 11
32776.3.1.2平均绝对误差（MAE） 11
16826.3.2覆盖率 11
102326.3.3多样性 11
132036.3.4
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