UGC質量預判與控制機制研究

目錄總序前言第1章 緒論 11.1 研究背景及意義 11.2 國內外研究現狀 41.3 研究內容與研究方法 221.4 本章小結 26第2章 UGC基本問題 272.1 UGC的發(fā)展現狀 272.2 UGC的特點 332.3 UGC的類型 342.4 UGC存在的問題 382.5 本章小結 42第3章 UGC質量現狀及評價標準 433.1 UGC質量現狀 433.2 信息質量評價指標 513.3 UGC質量評價標準 603.4 基于用戶體驗的UGC質量評價標準 723.5 高質量UGC的特征 773.6 本章小結 80第4章 社交網絡用戶參與行為及其對UGC質量的影響 814.1 社交網絡用戶參與行為 814.2 社交網絡用戶參與行為的動因 854.3 影響UGC質量的用戶參與行為因素 864.4 社交網絡用戶參與行為與UGC質量關聯(lián)關系挖掘—以轉發(fā)行為為例 904.5 本章小結 104第5章 基于用戶信譽評級的UGC質量預判模型 1055.1 基本思路 1055.2 基于歷史行為的用戶信譽評級算法 1075.3 基于用戶信譽評級的UGC質量預判機制 1135.4 實驗驗證—以“新浪微博”為實驗平臺 1145.5 本章小結 125第6章 基于用戶行為情景的UGC質量預判模型 1266.1 UGC用戶行為情景 1266.2 用戶行為情景本體的形式化表示 1316.3 基于用戶行為情景本體的UGC質量預判模型 1336.4 本章小結 138第7章 基于用戶情緒感知的UGC質量預判模型 1397.1 UGC用戶情緒感知 1397.2 研究設計 1427.3 基于用戶情緒感知的UGC質量預判模型構建 1447.4 模型檢驗 1507.5 本章小結 152第8章 基于用戶畫像的UGC質量預判模型 1548.1 用戶畫像及其構建方法 1548.2 基于用戶畫像的UGC質量預判模型的構建 1578.3 預判模型的驗證 1668.4 本章小結 173第9章 總結與展望 1749.1 本書主要的研究工作 1749.2 本書的突出特色 1779.3 本書存在的不足 177參考文獻 179附錄 197附錄1 網絡環(huán)境下影響UGC質量的用戶信息行為重要性專家評分 197附錄2 “新浪微博”志愿者征集說明 198附錄3 微博內容質量評估系統(tǒng)部分代碼實現 199附錄4 詞條內容質量管理系統(tǒng)使用界面 207附錄5 低質量UGC識別算法關鍵代碼（Python語言實現） 208附錄6 用戶畫像生成與UGC質量預判模型關鍵代碼（Python語言實現） 211附錄7 本書設計的爬蟲程序關鍵代碼（Python語言實現） 218