垂直分类信息采集及推荐系统的设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 网络爬虫的发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 推荐系统的发展现状 | 第13-14页 |
| 1.3 课题研究目的与意义 | 第14页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 相关技术 | 第16-26页 |
| 2.1 网络爬虫技术 | 第16-19页 |
| 2.1.1 采集策略 | 第16页 |
| 2.1.2 URL去重 | 第16-17页 |
| 2.1.3 Robots协议 | 第17-18页 |
| 2.1.4 Scrapy框架 | 第18-19页 |
| 2.2 推荐系统 | 第19-25页 |
| 2.2.1 概述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 推荐系统的组成 | 第20-21页 |
| 2.2.3 推荐算法及其对比 | 第21-25页 |
| 2.3 本章小节 | 第25-26页 |
| 第3章 系统设计 | 第26-42页 |
| 3.1 问题的描述 | 第26页 |
| 3.2 系统概述 | 第26-28页 |
| 3.2.1 系统需求说明 | 第26-27页 |
| 3.2.2 系统整体架构 | 第27-28页 |
| 3.3 信息采集模块的设计 | 第28-31页 |
| 3.4 推荐模块的设计 | 第31-41页 |
| 3.4.1 文献预处理模块的设计 | 第31-33页 |
| 3.4.2 文献建模模块的设计 | 第33-36页 |
| 3.4.3 用户兴趣模型模块的设计 | 第36-40页 |
| 3.4.4 个性化推荐模块的设计 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小节 | 第41-42页 |
| 第4章 系统实现 | 第42-59页 |
| 4.1 信息采集模块的实现 | 第42-47页 |
| 4.2 文本预处理模块的实现 | 第47-48页 |
| 4.3 文献建模模块的实现 | 第48-50页 |
| 4.4 用户兴趣模型模块的实现 | 第50-53页 |
| 4.5 个性化推荐模块的实现 | 第53-58页 |
| 4.5.1 基于用户兴趣模型推荐 | 第53-55页 |
| 4.5.2 基于主题的内容推荐 | 第55-56页 |
| 4.5.3 新文献推荐 | 第56-57页 |
| 4.5.4 新用户推荐 | 第57-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 系统测试 | 第59-72页 |
| 5.1 信息采集测试 | 第59-61页 |
| 5.1.1 实验测试环境 | 第59页 |
| 5.1.2 测试结果 | 第59-61页 |
| 5.2 推荐算法测试 | 第61-68页 |
| 5.2.1 实验测试环境 | 第61页 |
| 5.2.2 实验数据 | 第61页 |
| 5.2.3 文献模型测试 | 第61-64页 |
| 5.2.4 推荐算法测试 | 第64-68页 |
| 5.3 系统测试 | 第68-71页 |
| 5.3.1 系统测试环境 | 第68-69页 |
| 5.3.2 测试结果 | 第69-71页 |
| 5.4 本章小节 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第78页 |
