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第1章 绪论1

1.1 选题背景1

1.1.1 社会化网络服务中的现实问题2

1.1.2 社会网络环境下的服务理论发展4

1.2 研究意义8

1.2.1 理论意义8

1.2.2 现实意义9

1.3 国内外研究现状11

1.3.1 国外研究进展15

1.3.2 国内研究进展23

1.3.3 研究现状评析28

1.4 研究内容、方法与创新点30

1.4.1 研究内容30

1.4.2 研究方法33

1.4.3 研究创新点34

第2章 社会网络环境下的用户关系及其演化36

2.1 社会网络环境下基于用户关系的服务构架36

2.1.1 社会网络环境下网络服务的社会化发展37

2.1.2 基于用户关系的社会化网络服务构架44

2.2 社会化网络服务中的用户关系形成与演化48

2.2.1 网络服务中的用户关系形成49

2.2.2 社会化网络服务中的用户关系结构51

2.2.3 社会化网络服务中的用户关系演化60

2.3 社会网络环境下用户关系的仿真描述64

2.3.1 用户关系网络的拓扑结构66

2.3.2 用户关系扩散的指数规律70

2.4.本章小结74

第3章 社会化网络服务中基于用户关系的信息传播76

3.1 社会网络环境下的信息传播机制76

3.1.1 社会网络环境下的信息传播变革77

3.1.2 基于用户关系的信息传播及其演化81

3.2 社会化网络服务中用户关系与信息传播的关系85

3.2.1 信息传播中的用户关系分类结构86

3.2.2 用户关系结构与信息传播的关系90

3.3 用户关系对信息传播的影响作用分析93

3.3.1 基于用户关系的信息传播调研93

3.3.2 基于用户关系的信息传播影响因素分析97

3.4 本章小结104

第4章 推荐服务中基于关系社区发现的用户建模106

4.1 推荐服务中的社区关系与用户建模107

4.1.1 推荐服务中的用户网络社区关系107

4.1.2 基于社区关系的用户建模111

4.2 社会网络环境下的用户关系社区发现119

4.2.1 复杂网络中的社区发现119

4.2.2 基于模块度改进的关系社区发现121

4.3 基于关系社区的双层用户建模127

4.3.1 基于社区和个体模型加权融合的用户建模127

4.3.2 基于主题层次树和语义向量空间模型的用户建模131

4.3.3 基于语义向量空间模型的用户需求趋向表示138

4.4 用户模型的动态更新140

4.4.1 用户模型动态更新方法140

4.4.2 用户模型的动态更新实现142

4.5 实验分析144

4.6 本章小结148

第5章 推荐服务中用户关系导向下的信息内容挖掘151

5.1 用户关系导向下的语义关联与内容挖掘152

5.1.1 用户关系与需求内容的关联152

5.1.2 用户-资源关联组织与内容挖掘154

5.2 基于LDA主题模型的信息内容挖掘156

5.2.1 基于概率主题模型的文本挖掘159

5.2.2 基于动态LDA主题模型的内容挖掘167

5.2.3 基于主题相似度和强度度量的主题演化173

5.3 内容挖掘中基于语义向量空间模型的文本建模175

5.3.1 基于向量空间模型的文本建模176

5.3.2 文本建模中的语义向量空间模型构建178

5.3.3 基于概念语义相似度的文本建模改进182

5.4 基于超球支持向量机的文本分类与关联186

5.4.1 基于超球支持向量机的文本分类模型186

5.4.2 基于改进HS-SVM的文本分类实现188

5.4.3 基于语义向量的文本内容关联193

5.5 实验分析197

5.5.1 LDA主题提取和演化的实验分析197

5.5.2 文本分类的实验分析198

5.6 本章小结202

第6章 基于用户-资源关联的社会化推荐服务实现205

6.1 基于用户-资源关联关系的社会化小众推荐服务206

6.1.1 社会化推荐服务及用户-资源关联关系207

6.1.2 基于小众化的协同过滤推荐改进211

6.2 基于物质扩散和用户-资源二部关联图的社会化推荐219

6.2.1 用户-资源二部关联图中基于物质扩散的推荐220

6.2.2 基于用户-资源二部关联图推荐的社会化改进224

6.3 基于热传导和物质扩散混合的社会化小众推荐227

6.3.1 基于热传导能量扩散的小众推荐机制227

6.3.2 基于热传导和物质扩散混合的推荐实现232

6.4 基于用户-资源词汇三部关联图的社会化小众推荐实现233

6.4.1 推荐实现中三部关联图的应用234

6.4.2 基于三部关联图的推荐实现236

6.5 实验分析238

6.5.1 实验数据集处理238

6.5.2 推荐性能评价指标239

6.5.3 实验结果分析242

6.6 本章小结249

第7章 案例与实证253

7.1 微博服务中的社会化信息推荐实现253

7.1.1 微博信息结构与数据处理254

7.1.2 基于LDA的微博文本挖掘258

7.1.3 基于用户-微博文本-词汇三部关联图的微博推荐实现262

7.2 高校数字图书馆面向知识社区关系的交互推荐服务组织264

7.2.1 高校数字图书馆基于知识社区的社会化服务推进266

7.2.2 武汉大学数字图书馆基于资源整合的知识社区服务建设270

7.2.3 武汉大学数字图书馆基于交互和推荐的知识社区服务拓展273

7.3 本章小结278

第8章 总结与展望281

8.1 全文总结281

8.2 研究不足284

8.3 研究展望285

参考文献287

攻读博士学位期间的科研情况320

后记323