导读:本文包含了兴趣社区论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:机会社交网络,查询路由,移动社交数据分析,时变兴趣社区
兴趣社区论文文献综述
毕俊蕾,李致远[1]（2019）在《机会社交网络中基于时变兴趣社区的查询消息路由算法》一文中研究指出针对机会社交网络环境下资源查询成功率低的问题,提出一种基于时变兴趣社区的查询消息路由算法。首先,分析了2个重要的移动社交网络数据集,发现了用户节点行为在时间和空间上的关联性和规律性;然后,基于用户行为在时空上的关联和规律性,构建了时变兴趣社区;最后,在时变兴趣社区的基础上,设计新的查询消息路由算法。理论分析结果表明,所提算法时间复杂度是O(nlogn);仿真实验结果表明,所提算法在查询成功率、平均查询时延、查询跳数及系统开销方面均优于与同类型算法。(本文来源于《通信学报》期刊2019年09期）
陈璐[2]（2019）在《虚拟兴趣社区中的人际关系研究》一文中研究指出虚拟兴趣社区已成为当下年轻人社交的新选择,网易LOFTER作为一款轻博客应用,专注于满足用户兴趣社交的需要,提供简约、有品质的个性化服务,打造国内首屈一指的原创垂直兴趣社区,以"专注兴趣、分享创作"为口号,深受年轻人的喜爱。本文以网易LOFTER为例,探究虚拟兴趣社区中人际关系如何慢慢形成,关系运行遵循何种原则和路径,关系的建构具备怎样的社会价值,以及这对网易LOFTER今后的发展有何启示。(本文来源于《新闻世界》期刊2019年06期）
赵永标,张其林,谷琼[3]（2019）在《社区问答系统中基于当前兴趣的问题推荐研究》一文中研究指出社区问答系统作为一种新兴的知识分享平台,在帮助用户获取有用信息方面取得了相当大的成功。将用户提出的问题推荐给感兴趣的回答者依然是社区问答平台面临的一个问题。针对兴趣度,已提出了多个表示模型,但这些模型没有考虑兴趣的时间维度。本文提出用TOT主题模型建立备选回答者兴趣的动态变化模型,找出备选回答者的当前兴趣,然后进行问题推荐。实验表明本文提出的方法是有效的。(本文来源于《现代信息科技》期刊2019年11期）
张军祥[4]（2019）在《面向农业社区的群体兴趣建模与推荐算法研究》一文中研究指出在我国农业现代化发展过程中,农业信息化扮演着重要的推动作用。近年来,农业相关信息资源呈现爆炸性增长,导致严重的“信息过载”问题,使相关农业用户无法及时、准确且有效获取满足自身需求的资源。因此,利用当前信息技术实现信息资源个性化推荐服务,为农业用户提供所需的信息资源,以解决“信息过载”问题。本研究通过挖掘复杂农业网络中的社区结构,收集社区用户的历史行为信息文档,构建社区用户群体兴趣模型以预测用户不同时间段的兴趣偏好,并结合用户个性化兴趣特征提供推荐服务,有效改善了农业信息推荐服务的效率。本文主要完成工作如下:(1)改进深度稀疏自动编码器的农业社区发现研究。针对传统协同过滤算法在复杂农业网络中获取目标用户最近邻偏差较大的问题,本研究通过将复杂农业网络进行社区划分,获取用户关系紧密的社区结构。首先,对复杂农业网络图中节点相似度矩阵计算方法进行改进;然后,改进自动编码器中稀疏惩罚函数,通过构建深度稀疏自动编码器对网络图相似度矩阵进行特征提取;最终,利用K-means算法对提取的特征矩阵进行聚类,从而获取农业网络社区结构,以此作为后续研究的基础。实验证明,在仿真数据集上,本文改进的算法相比于DBCS算法、Deepwalk算法及CoDDA算法,在准确率上分别提升4.3%、15.6%、5.5%,且平均保持在70%左右,稳定性较好。(2)面向农业社区用户群体兴趣模型构建研究。针对复杂农业网络社区用户兴趣模型构建中数据标注的稀疏性问题,首先结合标签推荐与新标签提取方法对未标注文档集进行标签标注,并基于Hownet对社区用户标签进行语义相似度计算,消除标签语义模糊问题,再采用聚类算法对社区用户群体不同类别的兴趣进行聚合,最终采用空间向量法表示群体兴趣模型。实验表明,本文改进的文本标签标注算法比LDA算法、TextRank算法及LDA+TextRank算法在准确率上分别提高了9.9%、6.8%、2.3%。(3)面向农业社区的信息混合推荐算法研究。针对农业信息推荐中用户冷启动以及推荐质量较差的问题,首先,提出基于社区群体兴趣热门标签信息推荐算法,对系统新用户进行初始推荐,缓解用户冷启动问题;然后,以目标用户所在社区为背景,提出基于社区用户关系挖掘的协同过滤推荐算法;最后,融合基于社区群体热门标签信息推荐算法与基于社区用户关系挖掘的协同过滤算法,完成用户信息推荐。实验表明,基于社区用户关系挖掘的协同过滤推荐算法在最近邻为40时,推荐性能达到最佳,其准确率为76.8%,召回率为25.9%,相比CT算法、CS算法及UserCF算法,其准确率分别提高了16.0%、14.2%、10.4%,召回率分别提高了4.6%、5.1%、9.5%。当两种算法融合后,在保证推荐准确率的同时,推荐多样性提高了13.3%。(本文来源于《西北农林科技大学》期刊2019-05-01）
简诚[5]（2019）在《综合虚拟社区用户兴趣挖掘模型研究》一文中研究指出本文基于兴趣挖掘的基础理论,在本文撰写过程中,针对综合虚社区这一研究对象,笔者通过对“豆瓣、即刻,百度贴吧”等综合虚拟社区内容分享平台,以及与其类似的“V2EX、掘金”等有特定目标人群的垂直虚拟社区保持长期的关注,综合运用文献分析方式以及实证分析等方法对综合虚拟社区的社区用户兴趣挖掘模型进行探究,并以这些内容作为基础,从而确立了本篇论文的研究框架与技术方法,并在论文的撰写过程中,不断地修正、充实内容与方法。本文内容分为六个章节,每章的研究主要包含以下内容:第一章为本文的绪论部分,通过介绍国内与国外专家学者关于兴趣挖掘的研究背景,研究成果、研究目的和意义,研究概况,主要研究内容,研究方法和创新点。并且以学术的角度分析当前科技快速发展的信息时代下,网络虚拟社区及类社区网络平台的特点和不足,并引出论文主旨。第二章主要对本文所要涉及的相关概念和理论进行了阐述,其中包括了虚拟社区的相关概念,虚拟兴趣社区的内涵、类型和特点,兴趣挖掘的内涵及其特征的介绍,为下文做好理论准备,并且为提出问题,解决问题提供理论支持。第叁章首先对综合虚拟社区的用户进行分析,而分析综合虚拟社区用户,其目标也就是分析社区人的特性和其在社区中的职责,同时笔者梳理了在虚拟社区中用户之间的联系,分析虚拟社区用户需求的结构;然后,分析了虚拟兴趣社区最终想要达到的目标,即实现更优质、符合用户的兴趣共享、有效的兴趣信息管理并最终实现社区内的有效兴趣推荐和高效的兴趣推送服务。第四章主要是构建虚拟兴趣社区兴趣挖掘的模型。首先,基于主题模型的虚拟兴趣社区兴趣挖掘,对目标虚拟兴趣平台进行数据爬取、并对获取的文本进行预处理、建模,实现文本聚类。其次,建立基于author-topic的虚拟兴趣社区知识挖掘模型;最后,构建了融合主题模型和AT模型的虚拟兴趣社区兴趣挖掘模型的总体架构。第五章以“即刻”这一以分享兴趣为主题的典型虚拟兴趣社区为例,对社区用户兴趣挖掘的组织构架进行实证分析,在此基础上,分析“即刻”兴趣社区的兴趣信息资源及兴趣挖掘模型实证分析,最后,分析“即刻”兴趣社区的整体兴趣挖掘模型。第六章是本文的总结部分,基于文中针对兴趣分享类虚拟社区的研究所得出的结果提出结论,分析研究中的不足之处,并期待未来的研究方向。通过本文的研究,能够充实虚拟兴趣社区以及虚拟社区方向的研究和兴趣挖掘研究的基础理论和知识架构,通过提高兴趣挖掘后信息的推送质量给予虚拟兴趣社区用户更优质的用户体验,也在一定程度上实现了对当前的兴趣挖掘模型的优化,推动虚拟兴趣社区兴趣挖掘模型理论的深入性和普适性发展,为提升虚拟兴趣社区兴趣挖掘的水平提供实践参考。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-05-01）
朱倩萍[6]（2019）在《社区教育政治教学中如何激发学生的兴趣》一文中研究指出兴趣是最好的老师,学生如果想要取得优异的学习成绩,就必须对学习有浓厚的兴趣。新课改明确提出教师在教学活动中要积极培养学生的兴趣,充分激发学生学习的主观能动性。但在目前的社区教育政治教学中关于学生兴趣的培养还存在着一定的问题,从实际的教学经验出发,探讨在社区教育的政治教学中激发学生学习兴趣的有效策略。(本文来源于《现代职业教育》期刊2019年11期）
孙娟娟[7]（2019）在《积极培养幼儿的真实兴趣,认清“影子教育”本质特征——以家园社区共育为基点,提出解决建议》一文中研究指出"影子教育"作为课外的补充辅导,已成为许多家长不可或缺的教育方法。不仅是中小学的家长使用它,连幼儿园的家长也将"影子教育"充满了幼儿的生活。它占用幼儿的自由时间,混淆家长视听,以为参加了"影子教育"就能培养幼儿的兴趣,不知真正的兴趣在于幼儿主动、自由的探索。本文针对"影子教育"本身及其引出的家庭教育问题,利用家园社区共育,提出相应的解决策略。(本文来源于《课程教育研究》期刊2019年05期）
顾寰,杨长春,吴云,徐筱[8]（2018）在《融合社区结构和个人兴趣的协同过滤推荐算法》一文中研究指出为进一步提高推荐系统的准确性,提出一种基于社区结构和个人兴趣的协同过滤推荐算法。根据互联网用户的特性,通过BIGCLAM社区发现算法发掘用户的社区结构,在此基础上通过用户购买历史数据获取用户的个人兴趣,将社区结构和个人兴趣融入矩阵分解模型中获得推荐结果。该算法有效缓解了推荐系统数据稀疏性的问题,考虑到了用户的个人兴趣。实验结果表明,该算法比标准的协同过滤算法、CircleCon算法和ContextMF算法具有更高的准确性。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2018年11期）
张东雷,林友芳,万怀宇,马语丹,陆金梁[9]（2018）在《在线技术社区的用户技能与兴趣发现》一文中研究指出在线技术社区是技术爱好者或者从业者进行技术交流、咨询和分享的重要平台。社区运营者如果能够准确掌握每个用户的技能和兴趣,对用户进行画像,将有助于为用户提供精准的推荐和个性化服务,从而增加用户的黏性和社区的活跃度。考虑到社区用户既是内容的生产者(作者)又是内容的消费者(读者),生产者体现用户技能,消费者体现用户兴趣,从而提出了一种作者—读者—话题(author-reader-topic,ART)模型,同时对用户的技能和兴趣进行建模。该模型可以将文档的作者和读者关联起来,因而能够提升话题的聚集效果,产生更准确的作者话题分布和读者话题分布。该文基于CSDN技术社区的真实数据集进行了实验对比和分析,实验结果表明,该文提出的ART模型能够有效地发现用户的技能和兴趣,明显优于现有的各种话题模型。(本文来源于《中文信息学报》期刊2018年07期）
任智,王坤龙,李秀峰[10]（2018）在《基于兴趣社区的高效路由与缓存管理算法》一文中研究指出针对现有BEEINFO算法中存在控制消息冗余、未考虑节点多邻居消息转发和对缓存中消息管理不合理的问题,提出了一种基于兴趣社区的高效路由与缓存管理算法——ERCMAON。该算法通过精简控制消息,增加对节点多邻居情形的路由设计,降低了系统开销和消息转发时延;同时,通过优化节点缓存管理机制,降低了有用信息被删除的概率,从而可以提高消息的投递成功率。通过与现有的BEEINFO、Epidemic和Pro PHET算法进行仿真验证,结果表明,与BEEINFO算法相比,ERCMAON投递成功率至少提高2.0%,数据投递开销和归一化控制开销分别降低至少9.7%和1.7%,同时消息传输时延至少降低2.4%。(本文来源于《电信科学》期刊2018年06期）
兴趣社区论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
虚拟兴趣社区已成为当下年轻人社交的新选择,网易LOFTER作为一款轻博客应用,专注于满足用户兴趣社交的需要,提供简约、有品质的个性化服务,打造国内首屈一指的原创垂直兴趣社区,以"专注兴趣、分享创作"为口号,深受年轻人的喜爱。本文以网易LOFTER为例,探究虚拟兴趣社区中人际关系如何慢慢形成,关系运行遵循何种原则和路径,关系的建构具备怎样的社会价值,以及这对网易LOFTER今后的发展有何启示。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
兴趣社区论文参考文献
[1].毕俊蕾,李致远.机会社交网络中基于时变兴趣社区的查询消息路由算法[J].通信学报.2019
[2].陈璐.虚拟兴趣社区中的人际关系研究[J].新闻世界.2019
[3].赵永标,张其林,谷琼.社区问答系统中基于当前兴趣的问题推荐研究[J].现代信息科技.2019
[4].张军祥.面向农业社区的群体兴趣建模与推荐算法研究[D].西北农林科技大学.2019
[5].简诚.综合虚拟社区用户兴趣挖掘模型研究[D].吉林大学.2019
[6].朱倩萍.社区教育政治教学中如何激发学生的兴趣[J].现代职业教育.2019
[7].孙娟娟.积极培养幼儿的真实兴趣,认清“影子教育”本质特征——以家园社区共育为基点,提出解决建议[J].课程教育研究.2019
[8].顾寰,杨长春,吴云,徐筱.融合社区结构和个人兴趣的协同过滤推荐算法[J].计算机工程与设计.2018
[9].张东雷,林友芳,万怀宇,马语丹,陆金梁.在线技术社区的用户技能与兴趣发现[J].中文信息学报.2018
[10].任智,王坤龙,李秀峰.基于兴趣社区的高效路由与缓存管理算法[J].电信科学.2018