基于内容基因组的协同过滤推荐技术的研究与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·国内外研究现状及研究意义 | 第10-11页 |
| ·主要研究内容 | 第11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 个性化推荐技术相关理论 | 第13-20页 |
| ·个性化推荐系统 | 第13-16页 |
| ·输入模块 | 第13-15页 |
| ·推荐算法实现模块 | 第15页 |
| ·输出模块 | 第15-16页 |
| ·个性化推荐系统技术 | 第16-20页 |
| ·概述 | 第16页 |
| ·协同过滤技术 | 第16-17页 |
| ·基于内容的推荐技术 | 第17页 |
| ·基于数据挖掘的推荐技术 | 第17-18页 |
| ·混合推荐技术 | 第18页 |
| ·推荐算法评估方法 | 第18-20页 |
| 第3章 协同过滤推荐技术 | 第20-28页 |
| ·协同过滤技术分析 | 第20-25页 |
| ·基于用户的协同过滤 | 第20-23页 |
| ·原理说明 | 第20-21页 |
| ·算法步骤 | 第21-23页 |
| ·基于内容的协同过滤 | 第23-25页 |
| ·原理说明 | 第23-24页 |
| ·算法步骤 | 第24-25页 |
| ·基于用户的协同过滤 | 第25页 |
| ·向量相似度 | 第25-28页 |
| ·距离测量法 | 第26页 |
| ·相似性函数法 | 第26-28页 |
| 第4章 基于内容基因组的协同过滤推荐算法 | 第28-38页 |
| ·导言 | 第28页 |
| ·基于内容基因组的协同过滤算法 | 第28-32页 |
| ·算法的提出 | 第28-29页 |
| ·基于内容基因组的协同过滤算法 | 第29-32页 |
| ·构造内容基因组矩阵 | 第29-30页 |
| ·基于内容基因组的相似度计算 | 第30-31页 |
| ·算法步骤 | 第31-32页 |
| ·基于内容基因组的协同过滤算法应用 | 第32-38页 |
| ·算法在彩铃推荐系统中的应用 | 第32-35页 |
| ·数据集 | 第32-33页 |
| ·建立彩铃基因组 | 第33-34页 |
| ·算法步骤 | 第34-35页 |
| ·结果分析 | 第35-38页 |
| ·实验过程 | 第35-36页 |
| ·结果分析 | 第36-38页 |
| 第5章 应用与实现 | 第38-52页 |
| ·应用系统 | 第38-43页 |
| ·概述 | 第38页 |
| ·系统环境 | 第38-39页 |
| ·关联接口 | 第39-40页 |
| ·系统架构 | 第40-41页 |
| ·模块结构 | 第41-43页 |
| ·推送服务系统的设计与实现 | 第43-48页 |
| ·数据获取 | 第43页 |
| ·推送流程 | 第43-45页 |
| ·统计报表 | 第45-46页 |
| ·系统实现 | 第46-48页 |
| ·彩铃推荐功能的设计与实现 | 第48-52页 |
| ·推送对象 | 第48页 |
| ·推送频率 | 第48页 |
| ·推送流程 | 第48-49页 |
| ·彩铃推荐界面 | 第49-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·进一步研究方向 | 第52-53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第58页 |
