面向互联网基于相关性挖掘的音乐推荐
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·研究目的 | 第10-11页 |
| ·推荐系统简介 | 第10-11页 |
| ·别人的工作 | 第11页 |
| ·我们的工作 | 第11页 |
| ·国内音乐推荐系统横向对比 | 第11-13页 |
| ·本文的研究内容和组织结构 | 第13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 技术背景 | 第14-28页 |
| ·数据挖掘 | 第14-25页 |
| ·数据挖掘溯源 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘的主要研究内容 | 第16-18页 |
| ·经典静态集合的频繁项挖掘算法 | 第18-23页 |
| ·基于数据流的误差估计频繁项挖掘算法 | 第23-24页 |
| ·基于数据流的二次扫描算法 | 第24-25页 |
| ·个性化推荐技术 | 第25-26页 |
| ·基于规则的技术 | 第25页 |
| ·信息过滤技术 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 音乐推荐系统模型 | 第28-39页 |
| ·音乐推荐系统建模目标 | 第28页 |
| ·音乐推荐系统建模 | 第28-30页 |
| ·原则 | 第28页 |
| ·音乐推荐中相关性挖掘的特殊性 | 第28-29页 |
| ·相关性评价算法 | 第29-30页 |
| ·总体流程概要 | 第30-31页 |
| ·主题结构 | 第31-38页 |
| ·词典 | 第31-32页 |
| ·矩阵 | 第32-33页 |
| ·增量处理流程 | 第33-35页 |
| ·矩阵实现 | 第35页 |
| ·实现流程 | 第35-37页 |
| ·其他的考量 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 音乐推荐系统(MSS)设计实现 | 第39-55页 |
| ·本章结构 | 第39-40页 |
| ·Mss总体构架设计 | 第40-41页 |
| ·运作流程设计 | 第41-44页 |
| ·Fetcher | 第41-42页 |
| ·Builder | 第42页 |
| ·Filter | 第42-43页 |
| ·Service | 第43-44页 |
| ·相关音乐推荐源数据模块设计 | 第44-46页 |
| ·相关音乐builder模块主要流程 | 第44页 |
| ·主要线程设计 | 第44-46页 |
| ·音乐推荐系统服务器端和客户端设计 | 第46-54页 |
| ·音乐推荐系统服务器端和客户端协议 | 第46-47页 |
| ·客户端设计 | 第47-53页 |
| ·Mss服务器端MssAgent设计 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 实验与测试 | 第55-65页 |
| ·软件测试技术 | 第55页 |
| ·音乐推荐系统MSS性能测试 | 第55-58页 |
| ·概述 | 第55页 |
| ·主要测试参数 | 第55-56页 |
| ·事务及流程说明 | 第56页 |
| ·测试环境 | 第56-57页 |
| ·性能测试结果 | 第57-58页 |
| ·用户满意度评测 | 第58-64页 |
| ·用户客观满意度评测 | 第58-60页 |
| ·音乐推荐系统横向对比 | 第60-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·本文完成的主要工作 | 第65页 |
| ·本文的主要贡献及创新点 | 第65页 |
| ·今后的工作 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 作者简历 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
