社会网络中焦点人物及其关系的挖掘方法研究与实现
这是一篇关于网络编程,Socket,MD5,TFIDF,SilverLight的论文, 主要内容为随着网络技术的迅速发展，越来越多的用户参与到网络平台进行信息的分享与交流，社会网络的概念也随之呈现。用户在社会网络中以blog的形式记录并与他人分享自己在各方面的知识领悟，极大地促进了信息的共享与交流。而社会网络用户数量的急剧增长也直接导致了blog文章的膨胀。为了能在众多用户和blog中找出最受欢迎或者最具有价值的以供其他用户进行参考，本文提出了挖掘社会网络中焦点人物和用户关系的理论观点并进行了系统的设计与实现。 挖掘社会网络中的焦点人物及其用户关系首先需要进行数据采集，然后进行数据分析，最后提供一个可供查询的用户关系显示界面。本课题的研究首先要开发一个进行数据抓取的网络爬虫系统抓取万维网上的数据，然后设计可以分析网页数据并提取出关键信息的数据分析器，最后提供一个可供用户进行用户关系查询以及显示网站中焦点人物的界面。 本文中的焦点人物是指在目标网站中影响力最高的一些用户。而用户影响力的计算是根据blog的被推荐次数、评论条数以及访问量来计算。本文主要介绍了挖掘焦点人物以及人物关系的算法设计，开发了焦点人物及其关系查询系统。 首先阐述了研究课题的背景和开发的意义，描述了所用到的MD5、TFIDF算法以及Linux网络编程、WebService和Silverlight等关键技术。 其次对本研究课题进行了需求分析和算法设计，并介绍了系统的详细设计和具体实现。 最后，对本文的工作进行了总结并对后续的工作进行了展望。
社会网络中焦点人物及其关系的挖掘方法研究与实现
这是一篇关于网络编程,Socket,MD5,TFIDF,SilverLight的论文, 主要内容为随着网络技术的迅速发展，越来越多的用户参与到网络平台进行信息的分享与交流，社会网络的概念也随之呈现。用户在社会网络中以blog的形式记录并与他人分享自己在各方面的知识领悟，极大地促进了信息的共享与交流。而社会网络用户数量的急剧增长也直接导致了blog文章的膨胀。为了能在众多用户和blog中找出最受欢迎或者最具有价值的以供其他用户进行参考，本文提出了挖掘社会网络中焦点人物和用户关系的理论观点并进行了系统的设计与实现。 挖掘社会网络中的焦点人物及其用户关系首先需要进行数据采集，然后进行数据分析，最后提供一个可供查询的用户关系显示界面。本课题的研究首先要开发一个进行数据抓取的网络爬虫系统抓取万维网上的数据，然后设计可以分析网页数据并提取出关键信息的数据分析器，最后提供一个可供用户进行用户关系查询以及显示网站中焦点人物的界面。 本文中的焦点人物是指在目标网站中影响力最高的一些用户。而用户影响力的计算是根据blog的被推荐次数、评论条数以及访问量来计算。本文主要介绍了挖掘焦点人物以及人物关系的算法设计，开发了焦点人物及其关系查询系统。 首先阐述了研究课题的背景和开发的意义，描述了所用到的MD5、TFIDF算法以及Linux网络编程、WebService和Silverlight等关键技术。 其次对本研究课题进行了需求分析和算法设计，并介绍了系统的详细设计和具体实现。 最后，对本文的工作进行了总结并对后续的工作进行了展望。
基于ElasticSearch的个性化推荐系统研究
这是一篇关于推荐系统,ElasticSearch,TFIDF,协同过滤,机器学习的论文, 主要内容为近年来的科技发展带来了信息的不断增长,推荐系统的出现解决了用户寻找有用价值的信息难的问题,对于不同用户的个性化需求,推荐系统通过分析用户的偏好以及历史记录,有效的找到用户关注的点,向用户推荐其最感兴趣的信息,从而满足用户的个性化需求。信息的增多产生的问题是不能够快速的检索到相关的信息,因此利用搜索引擎的快速检索性质,将搜索引擎与推荐系统相结合,提出了一种基于Elastic Search的推荐系统架构。首先对于通用的推荐系统进行了简要的介绍,对于不同的推荐算法进行了优缺点的阐述。其次介绍了Elastic Search搜索引擎的全文检索能力,并提出了一种基于时间序列的TFIDF关键词提取算法,根据不同用户的历史记录,按照不同的权重进行用户的关键词提取,从而解决了搜索引擎不能满足个性化的需求的问题。再次对于Elastic Search的召回结果利用机器学习算法进行重排序,深入的分析了三种不同的机器学习算法,提出了一种用户-物品特征融合的方式来提取正负样本,对线性模型逻辑回归,支持向量机,以及非线性模型梯度提升树进行了离线的对比。然后利用Elastic Search的召回策略和机器学习的排序策略,对于整个系统进行了设计与实现。实现了基于时间序列的TFIDF关键词提取并结合Elastic Search的搜索能力得到了召回结果,实现了三种机器学习算法,对于召回结果进行了重排序并返回给用户推荐列表。最后通过抓取某公司的客户数据,实现了整个系统,并具体的展示了各个主要部分的类图和整个系统的时序图,并对于三种不同的推荐算法进行了AB-Test的线上对比,证明了基于时间序列的TFIDF关键词提取召回的方式点击率比较高。
社会网络中焦点人物及其关系的挖掘方法研究与实现
这是一篇关于网络编程,Socket,MD5,TFIDF,SilverLight的论文, 主要内容为随着网络技术的迅速发展，越来越多的用户参与到网络平台进行信息的分享与交流，社会网络的概念也随之呈现。用户在社会网络中以blog的形式记录并与他人分享自己在各方面的知识领悟，极大地促进了信息的共享与交流。而社会网络用户数量的急剧增长也直接导致了blog文章的膨胀。为了能在众多用户和blog中找出最受欢迎或者最具有价值的以供其他用户进行参考，本文提出了挖掘社会网络中焦点人物和用户关系的理论观点并进行了系统的设计与实现。 挖掘社会网络中的焦点人物及其用户关系首先需要进行数据采集，然后进行数据分析，最后提供一个可供查询的用户关系显示界面。本课题的研究首先要开发一个进行数据抓取的网络爬虫系统抓取万维网上的数据，然后设计可以分析网页数据并提取出关键信息的数据分析器，最后提供一个可供用户进行用户关系查询以及显示网站中焦点人物的界面。 本文中的焦点人物是指在目标网站中影响力最高的一些用户。而用户影响力的计算是根据blog的被推荐次数、评论条数以及访问量来计算。本文主要介绍了挖掘焦点人物以及人物关系的算法设计，开发了焦点人物及其关系查询系统。 首先阐述了研究课题的背景和开发的意义，描述了所用到的MD5、TFIDF算法以及Linux网络编程、WebService和Silverlight等关键技术。 其次对本研究课题进行了需求分析和算法设计，并介绍了系统的详细设计和具体实现。 最后，对本文的工作进行了总结并对后续的工作进行了展望。
社会网络中焦点人物及其关系的挖掘方法研究与实现
这是一篇关于网络编程,Socket,MD5,TFIDF,SilverLight的论文, 主要内容为随着网络技术的迅速发展，越来越多的用户参与到网络平台进行信息的分享与交流，社会网络的概念也随之呈现。用户在社会网络中以blog的形式记录并与他人分享自己在各方面的知识领悟，极大地促进了信息的共享与交流。而社会网络用户数量的急剧增长也直接导致了blog文章的膨胀。为了能在众多用户和blog中找出最受欢迎或者最具有价值的以供其他用户进行参考，本文提出了挖掘社会网络中焦点人物和用户关系的理论观点并进行了系统的设计与实现。 挖掘社会网络中的焦点人物及其用户关系首先需要进行数据采集，然后进行数据分析，最后提供一个可供查询的用户关系显示界面。本课题的研究首先要开发一个进行数据抓取的网络爬虫系统抓取万维网上的数据，然后设计可以分析网页数据并提取出关键信息的数据分析器，最后提供一个可供用户进行用户关系查询以及显示网站中焦点人物的界面。 本文中的焦点人物是指在目标网站中影响力最高的一些用户。而用户影响力的计算是根据blog的被推荐次数、评论条数以及访问量来计算。本文主要介绍了挖掘焦点人物以及人物关系的算法设计，开发了焦点人物及其关系查询系统。 首先阐述了研究课题的背景和开发的意义，描述了所用到的MD5、TFIDF算法以及Linux网络编程、WebService和Silverlight等关键技术。 其次对本研究课题进行了需求分析和算法设计，并介绍了系统的详细设计和具体实现。 最后，对本文的工作进行了总结并对后续的工作进行了展望。
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