融入数学表达式特征的科技论文个性化推荐
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 研究内容及主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4 本文结构 | 第12-13页 |
| 第2章 个性化推荐概述 | 第13-19页 |
| 2.1 个性化推荐技术简述 | 第13页 |
| 2.2 基于协同过滤的推荐 | 第13-15页 |
| 2.3 基于内容的推荐 | 第15-17页 |
| 2.4 本文的应用方法 | 第17-18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 数学表达式结构分析与相似度计算 | 第19-27页 |
| 3.1 数学表达式检索简介 | 第19-22页 |
| 3.1.1 科技文档中的数学表达式描述 | 第19页 |
| 3.1.2 数学表达式的层次结构特征提取 | 第19-22页 |
| 3.2 数学表达式相似度计算 | 第22-26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 推荐算法设计 | 第27-39页 |
| 4.1 基本研究框架 | 第27页 |
| 4.2 用户兴趣模型 | 第27-33页 |
| 4.2.1 基于本体概念的构建UIM | 第29-33页 |
| 4.2.2 基于特征向量构建UIM | 第33页 |
| 4.3 用户相似度计算 | 第33-35页 |
| 4.4 论文相似度 | 第35-37页 |
| 4.4.1 传统基于文本的论文相似度 | 第35页 |
| 4.4.2 融入数学表达式特征的论文相似度 | 第35-37页 |
| 4.5 推荐算法的具体步骤 | 第37页 |
| 4.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 第5章 仿真实验及其分析 | 第39-47页 |
| 5.1 数据集 | 第39页 |
| 5.2 推荐系统评价标准 | 第39-41页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第41-45页 |
| 5.3.1 融入数学表达式特征的比重值? | 第41-42页 |
| 5.3.2 相似用户集数目N | 第42-43页 |
| 5.3.3 Top -n的长度 | 第43-45页 |
| 5.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第6章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 本文的总结 | 第47页 |
| 6.2 下一步研究工作展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第53页 |
