基于Maze用户行为分析的资源推荐系统设计与实现
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第1章 引言 | 第6-14页 |
| ·系统背景 | 第6-11页 |
| ·P2P 潮流 | 第6-7页 |
| ·Maze 上的资源 | 第7-11页 |
| ·研究MAZE 系统资源推荐的意义 | 第11-12页 |
| ·研究方法和本文结构 | 第12-14页 |
| 第2章 相关研究 | 第14-20页 |
| ·MAZE 系统中已有的推荐功能 | 第14-17页 |
| ·其它软件中相关资源推荐的实现 | 第17页 |
| ·本文所采用的技术方法 | 第17-19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 第3章 从用户行为中提取MAZE 资源信息 | 第20-26页 |
| ·文件属性中的用户行为信息 | 第20-22页 |
| ·用户的查询行为蕴含的信息 | 第22-24页 |
| ·用户的下载行为蕴含的信息 | 第24-25页 |
| ·基于这些信息的资源推荐系统 | 第25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第4章 推荐系统的框架设计 | 第26-33页 |
| ·数据源的选取 | 第27-28页 |
| ·分析模块的功能与设计 | 第28-29页 |
| ·数据库格式的设计 | 第29-31页 |
| ·用户交互模块部分 | 第31-33页 |
| 第5章 系统的主要算法实现 | 第33-52页 |
| ·查询日志中的新词发现 | 第33-37页 |
| ·下载日志中的文件名预处理 | 第37-41页 |
| ·文件名特点 | 第37-38页 |
| ·文件名处理方法 | 第38-41页 |
| ·对用户下载行为的分析 | 第41-44页 |
| ·文件名分析 | 第44-49页 |
| ·切词方法 | 第44-47页 |
| ·文件名的相关度计算 | 第47-49页 |
| ·文件相关度计算 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第6章 系统的应用与效果评测 | 第52-55页 |
| 第7章 总结与展望 | 第55-56页 |
| 总结 | 第55页 |
| 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |