| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第11页 |
| 1.3 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 文化体验装备研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 个性化推荐算法研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 书法字个性化推荐面临的问题及解决方案 | 第14-16页 |
| 1.5 主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 书法体验设备与个性化推荐相关技术简介 | 第18-28页 |
| 2.1 互动式书法体验设备简介 | 第18-20页 |
| 2.2 个性化推荐技术简介 | 第20-25页 |
| 2.2.1 基于内容的推荐 | 第20页 |
| 2.2.2 协同过滤推荐 | 第20-22页 |
| 2.2.3 基于知识的推荐 | 第22页 |
| 2.2.4 混合推荐 | 第22-23页 |
| 2.2.5 算法比较 | 第23-25页 |
| 2.3 概率矩阵分解 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 书法体验设备资源语义分析及特征提取 | 第28-38页 |
| 3.1 数据预处理 | 第28-29页 |
| 3.2 基于LDA的用户行为数据语义分析 | 第29-33页 |
| 3.2.1 LDA主题模型 | 第29-30页 |
| 3.2.2 用户行为数据分析 | 第30-33页 |
| 3.3 基于深度学习的书法字图像特征提取 | 第33-37页 |
| 3.3.1 卷积神经网络模型 | 第33-36页 |
| 3.3.2 书法字图像特征提取 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 面向书法体验设备的个性化推荐算法研究 | 第38-48页 |
| 4.1 基于用户行为的协同过滤推荐 | 第38-41页 |
| 4.2 基于书法字资源的内容推荐 | 第41-43页 |
| 4.3 实验结果与对比分析 | 第43-47页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第43页 |
| 4.3.2 评估指标 | 第43-44页 |
| 4.3.3 对比算法 | 第44页 |
| 4.3.4 实验设计 | 第44页 |
| 4.3.5 实验结果与分析 | 第44-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 面向互动式书法体验设备的个性化推荐系统设计与实现 | 第48-56页 |
| 5.1 个性化推荐系统开发 | 第48-50页 |
| 5.1.1 软件架构总体方案 | 第48-49页 |
| 5.1.2 系统开发环境 | 第49-50页 |
| 5.1.3 系统总体框图 | 第50页 |
| 5.2 推荐系统可视化展示 | 第50-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 总结 | 第56-57页 |
| 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |