基于企业模型的推荐技术的研究与应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.3 国内外的研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 国外个性化推荐技术研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 国内推荐技术研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第16页 |
| 1.5 论文结构 | 第16-18页 |
| 第2章 相关技术概述 | 第18-23页 |
| 2.1 企业模型阐释 | 第18-19页 |
| 2.2 主动学习算法 | 第19-21页 |
| 2.3 KNN分类算法 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 企业模型辅助构建 | 第23-32页 |
| 3.1 产品相关特征词获取 | 第23-26页 |
| 3.1.1 基于主动学习算法的特征词辅助获取 | 第23-24页 |
| 3.1.2 特征词-文档关联关系构建 | 第24-25页 |
| 3.1.3 相关度计算 | 第25页 |
| 3.1.4 参数训练 | 第25-26页 |
| 3.2 特征词辅助获取实验与结果分析 | 第26-28页 |
| 3.2.1 实验设置 | 第26页 |
| 3.2.2 评价方法 | 第26-27页 |
| 3.2.3 实验结果与分析 | 第27-28页 |
| 3.3 特征词关联关系判断 | 第28-30页 |
| 3.3.1 基于KNN算法的关系判断 | 第28-29页 |
| 3.3.2 关联关系预定义 | 第29-30页 |
| 3.4 特征词关联关系判断实验结果及分析 | 第30-31页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第30页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于企业模型的推荐技术研究 | 第32-35页 |
| 4.1 基于企业模型的推荐算法 | 第32-33页 |
| 4.1.1 布尔检索模型 | 第32页 |
| 4.1.2 推荐算法的构建 | 第32-33页 |
| 4.2 实验结果及分析 | 第33-34页 |
| 4.2.1 实验数据 | 第33页 |
| 4.2.2 评价方法 | 第33-34页 |
| 4.2.3 实验结果及分析 | 第34页 |
| 4.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第5章 基于企业模型推荐系统的实现 | 第35-44页 |
| 5.1 系统开发环境 | 第35页 |
| 5.2 推荐系统总体设计 | 第35-41页 |
| 5.2.1 系统预处理 | 第36-38页 |
| 5.2.2 特征词辅助获取模块 | 第38-40页 |
| 5.2.3 特征词关联关系辅助判定模块 | 第40-41页 |
| 5.2.4 文本推荐模块 | 第41页 |
| 5.3 系统运行结果实例及说明 | 第41-42页 |
| 5.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 结论 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48-50页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第50-51页 |
