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基于区域社交网络的信息分级系统的研究与应用

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 课题相关概念第11页
    1.2 课题背景及意义第11-13页
    1.3 国内外研究现状第13-14页
    1.4 论文主要内容与结构第14-16页
第二章 相关技术与理论综述第16-32页
    2.1 LBS定位相关技术第16-17页
    2.2 推荐系统技术第17-27页
        2.2.1 推荐系统分类第17-19页
        2.2.2 推荐系统主要算法第19-25页
            2.2.2.1 基于内容推荐算法第19-22页
            2.2.2.2 协同过滤推荐算法第22-25页
            2.2.2.3 其他一些推荐算法第25页
        2.2.3 推荐评测第25-27页
    2.3 LDA主题模型第27-31页
    2.4 本章小结第31-32页
第三章 需求分析与总体设计第32-46页
    3.1 需求分析第32-35页
        3.1.1 功能需求分析第32-33页
        3.1.2 非功能需求分析第33页
        3.1.3 其他需求分析第33-35页
    3.2 系统总体设计第35-45页
        3.2.1 系统总体设计第35-37页
        3.2.2 功能模块设计第37-40页
        3.2.3 系统交互式设计第40-42页
        3.2.4 数据库表设计第42-45页
    3.3 本章小结第45-46页
第四章 区域信息推荐模块设计与实现第46-57页
    4.1 区域信息推荐模块设计第46-47页
    4.2 区域信息推荐模块实现第47-56页
        4.2.1 文本的预处理第47-50页
            4.2.1.1 中文分词第47-49页
            4.2.1.2 去停用词第49-50页
        4.2.2 基于LDA的主题提取第50-54页
        4.2.3 文本信息排序第54-56页
            4.2.3.1 相似度计算第54-55页
            4.2.3.2 文档排序第55-56页
    4.3 本章小结第56-57页
第五章 个性化信息推荐模块算法研究与实现第57-74页
    5.1 基于时间和内容的信息推荐第57-61页
        5.1.1 信息文本相似度计算第57-58页
        5.1.2 时间上下文第58-60页
        5.1.3 基于时间与内容的推荐算法第60-61页
        5.1.4 算法实现第61页
    5.2 基于时间的用户协同过滤的信息推荐第61-69页
        5.2.1 用户相似度计算第62-65页
        5.2.2 时间上下文第65-66页
        5.2.3 基于时间的用户协同过滤推荐算法第66-67页
        5.2.4 算法实现第67-69页
    5.3 实验设计与结果分析第69-73页
        5.3.1 数据集第69页
        5.3.2 评测指标第69-70页
        5.3.3 实验结果与分析第70-73页
    5.4 本章小结第73-74页
第六章 基于区域社交的信息分级系统实现与测试第74-82页
    6.1 系统开发环境与和工具第74页
    6.2 信息分级系统实现第74-78页
        6.2.1 用户请求数据实现第74-75页
        6.2.2 定位与地图服务实现第75-76页
        6.2.3 应用主页面第76-77页
        6.2.4 信息发布实现第77页
        6.2.5 信息浏览实现第77页
        6.2.6 信息评论实现第77-78页
        6.2.7 用户管理实现第78页
    6.3 信息分级系统测试第78-81页
        6.3.1 系统测试环境第78-79页
        6.3.2 区域信息推荐测试第79-80页
        6.3.3 个性化信息推荐测试第80页
        6.3.4 信息分级测试第80-81页
    6.4 本章小结第81-82页
第七章 总结与展望第82-83页
    7.1 总结第82页
    7.2 展望第82-83页
致谢第83-84页
参考文献第84-87页

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