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音像UGC质量实时预判机制研究金燕 等
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总序前言章绪论11.1研究背景及意义11.2国内外研究现状41.3研究内容与研究方法221.4本章小结26第2章UGC基本问题272.1UGC的发展现状272.2UGC的特点33.UGC的类型342.4UGC存在的问题382.5本章小结42第3章UGC质量现状及评价标准433.1UGC质量现状433.2信息质量评价指标513.3UGC质量评价标准603.4基于用户体验的UGC质量评价标准723.5高质量UGC的特征773.6本章小结80第4章社交网络用户参与行为及其对UGC质量的影响814.1社交网络用户参与行为814.2社交网络用户参与行为的动因854.3影响UGC质量的用户参与行为因素86.社交络用户参与行为与UGC质量关联关系挖掘—以转发行为为例904.5本章小结104第5章基于用户信誉评级的UGC质量预判模型1055.1基本思路1055.2基于历史行为的用户信誉评级算法1075.3基于用户信誉评级的UGC质量预判机制1135.4实验验—以“新浪微博”为实验平台1145.5本章小结125第6章基于用户行为情景的UGC质量预判模型1266.1UGC用户行为情景1266.2用户行为情景本体的形式化表示1316.3基于用户行为情景本体的UGC质量预判模型1336.4本章小结138第7章基于用户情绪感知的UGC质量预判模型1397.1UGC用户情绪感知1397.2研究设计1427.3基于用户情绪感知的UGC质量预判模型构建1447.4模型检验1507.5本章小结152第8章基于用户画像的UGC质量预判模型1548.1用户画像及其构建方法1548.2基于用户画像的UGC质量预判模型的构建1578.3预判模型的验1668.4本章小结173第9章总结与展望1749.1本书主要的研究工作1749.2本书的突出特色1779.3本书存在的不足177参考文献179附录197附录1网络环境下影响UGC质量的用户信息行为重要专家评分197附录2“新浪微博”志愿者征集说明198附录3微博内容质量评估系统部分代码实现199附录4词条内容质量管理系统使用界面207附录5低质量UGC识别算法关键代码(Python语言实现)208附录6用户画像生成与UGC质量预判模型关键代码(Python语言实现)211附录7本书设计的爬虫程序关键代码(Python语言实现)218
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