基于内容聚类的协同过滤推荐系统研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-11页 |
| 第1章 引言 | 第11-16页 |
| ·现代远程教育的基本概念 | 第11-13页 |
| ·现代远程教育的发展现状 | 第11-12页 |
| ·现代远程教育的发展目标 | 第12页 |
| ·远程教育网络平台的教学资源同个性化服务整合 | 第12-13页 |
| ·推荐系统在远程教育平台中的应用现状 | 第13页 |
| ·推荐系统应用在远程教育平台中的重要意义 | 第13-14页 |
| ·推荐系统是网络信息个性化服务的方向 | 第13页 |
| ·推荐系统是满足学生信息需求的有效手段 | 第13-14页 |
| ·推荐系统使得网络教育更加自主灵活 | 第14页 |
| ·本文主要研究内容及章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 推荐系统及其相关技术 | 第16-24页 |
| ·基于规则的推荐算法 | 第17-18页 |
| ·基于规则的推荐算法 | 第17页 |
| ·基于规则的推荐系统算法的优缺点分析 | 第17-18页 |
| ·基于内容过滤的推荐算法 | 第18-20页 |
| ·基于内容的推荐算法 | 第18-19页 |
| ·基于内容的推荐算法的优缺点分析 | 第19-20页 |
| ·基于协同过滤的推荐算法 | 第20-24页 |
| ·基于协同过滤推荐算法 | 第20-22页 |
| ·基于协同过滤推荐算法的优缺点分析 | 第22-24页 |
| 第3章 基于内容聚类的协同过滤推荐算法 | 第24-37页 |
| ·聚类分析 | 第24-26页 |
| ·聚类问题描述 | 第24-25页 |
| ·样本相似度函数 | 第25-26页 |
| ·数据结构 | 第26页 |
| ·基于最近邻聚类的协同过滤算法 | 第26-28页 |
| ·基于内容聚类的协同过滤算法 | 第28-35页 |
| ·基本的蚁群聚类算法 | 第28-30页 |
| ·基于改进的蚁群聚类组合算法 | 第30-31页 |
| ·算法评估指标 | 第31-32页 |
| ·实验分析 | 第32-35页 |
| ·基于内容聚类的协同过滤推荐技术的应用 | 第35-37页 |
| ·推荐系统在网络教育平台中的应用功能 | 第35页 |
| ·针对网络教育平台中数字资源的推荐过程 | 第35-37页 |
| 第4章 推荐系统在远程教育网络平台中的研究与实现 | 第37-49页 |
| ·系统开发运行环境 | 第37页 |
| ·远程教育网络平台的逻辑结构设计 | 第37-38页 |
| ·推荐系统的流程设计 | 第38页 |
| ·推荐系统的数据库设计 | 第38-40页 |
| ·推荐系统的功能模块详述 | 第40-43页 |
| ·用户接口层 | 第41-42页 |
| ·服务层 | 第42页 |
| ·数据层 | 第42-43页 |
| ·推荐系统的应用实例 | 第43-49页 |
| 第5章 结论和展望 | 第49-51页 |
| ·推荐系统的特点 | 第49页 |
| ·推荐系统的改进与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 在学期间公开发表及录用的论文 | 第54页 |
| 研究生期间参与的科研项目 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
