农产品电子商务语义推荐方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第8-11页 |
| 1.1.1 研究内容 | 第9-10页 |
| 1.1.2 论文结构 | 第10-11页 |
| 2 国内外相关技术研究现状 | 第11-18页 |
| 2.1 个性化推荐技术研究现状 | 第11-13页 |
| 2.2 本体理论 | 第13-14页 |
| 2.3 用户模型构建方法研究现状 | 第14-16页 |
| 2.3.1 用户兴趣模型相关概念 | 第14-15页 |
| 2.3.2 用户兴趣模型分类 | 第15-16页 |
| 2.4 用户兴趣模型更新方法研究现状 | 第16-17页 |
| 2.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 3 基于本体投影算法的用户模型构建方法研究 | 第18-29页 |
| 3.1 茶叶领域本体的构建 | 第19-20页 |
| 3.2 基于茶叶领域本体的用户建模 | 第20-26页 |
| 3.2.1 用户兴趣模型的表示 | 第20-21页 |
| 3.2.2 中文分词与关键词提取 | 第21-24页 |
| 3.2.3 用户兴趣本体的构建 | 第24-26页 |
| 3.3 用户兴趣模型的学习 | 第26-28页 |
| 3.3.1 概念兴趣度的学习 | 第26-28页 |
| 3.3.2 概念属性权重的学习 | 第28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 4 基于语义相似度和相关度的语义推荐方法研究 | 第29-40页 |
| 4.1 概念语义相似度和相关度的计算 | 第29-31页 |
| 4.1.1 相关理论知识 | 第29-30页 |
| 4.1.2 传统的概念语义相似度和相关度计算方法 | 第30-31页 |
| 4.2 一种改进的概念语义相似度和相关度算法 | 第31-33页 |
| 4.2.1 算法规则 | 第31-32页 |
| 4.2.2 算法介绍与步骤 | 第32-33页 |
| 4.3 基于语义相似度和相关度的语义推荐方法 | 第33-35页 |
| 4.3.1 用户评分矩阵填充 | 第33-35页 |
| 4.3.2 用户相似最近邻 | 第35页 |
| 4.3.3 推荐结果 | 第35页 |
| 4.4 用户兴趣模型的更新 | 第35-37页 |
| 4.5 实验结果 | 第37-39页 |
| 4.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 5 农产品电子商务语义推荐系统设计与实现 | 第40-48页 |
| 5.1 农产品电子商务语义推荐系统框架 | 第40页 |
| 5.2 各部分功能描述 | 第40-41页 |
| 5.3 步骤流程 | 第41-42页 |
| 5.4 农产品电子商务语义推荐系统实现与验证 | 第42-47页 |
| 5.4.1 用户模型构建模块 | 第42-43页 |
| 5.4.2 智能推荐模块 | 第43-46页 |
| 5.4.3 大别山农产品电子商务平台 | 第46-47页 |
| 5.5 本章小章 | 第47-48页 |
| 6 总结与展望 | 第48-50页 |
| 6.1 工作总结 | 第48-49页 |
| 6.2 工作展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 个人简介 | 第54-55页 |
| 在读期间发表的学术论文、成果及科研工作情况 | 第55-56页 |
| 附录A 图索引 | 第56-57页 |
| 附录B 表索引 | 第57-58页 |
| Appendix A Figure Index | 第58-59页 |
| Appendix B Table Index | 第59页 |
