| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-10页 |
| ·相关概念介绍 | 第10-15页 |
| ·垂直搜索引擎 | 第10-11页 |
| ·推荐引擎 | 第11-13页 |
| ·层次分析法 | 第13页 |
| ·协同过滤算法 | 第13-15页 |
| ·研究内容与论文结构 | 第15-17页 |
| ·主要研究内容 | 第15页 |
| ·章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 信息推荐引擎及相关技术介绍 | 第17-21页 |
| ·信息推荐引擎 | 第17-18页 |
| ·定义 | 第17页 |
| ·信息推荐引擎的服务形式 | 第17-18页 |
| ·系统实现的相关技术 | 第18-21页 |
| ·信息采集技术 | 第18页 |
| ·网页信息抽取技术 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘技术 | 第19-20页 |
| ·协同过滤技术 | 第20-21页 |
| 第三章 推荐引擎用户模型的设计 | 第21-32页 |
| ·用户模型的建模过程分析 | 第21-24页 |
| ·用户数据的收集 | 第21-22页 |
| ·用户模型的表征 | 第22-24页 |
| ·用户模型的建模 | 第24-29页 |
| ·用户信息的收集与特征度量 | 第24-25页 |
| ·用户信息分类和特征提取的设计 | 第25-29页 |
| ·用户模型的设计 | 第29-30页 |
| ·用户模型的存储 | 第30页 |
| ·用户模型的实验及分析 | 第30-32页 |
| 第四章 推荐算法模型的设计 | 第32-43页 |
| ·当前推荐算法的研究 | 第33-34页 |
| ·一种新的协同过滤算法 | 第34-43页 |
| ·协同过滤技术的不足之处 | 第34-36页 |
| ·基于冷启动问题现有的解决方案 | 第36-37页 |
| ·增加层次分析法的协同过滤算法 | 第37-43页 |
| 第五章高考信息推荐引擎的实现 | 第43-55页 |
| ·系统总体结构设计 | 第43-44页 |
| ·系统的开发工具和平台 | 第44页 |
| ·高考信息推荐引擎的实现 | 第44-52页 |
| ·高考信息的预处理 | 第45-48页 |
| ·基于用户模型和改进过滤模型的高考信息推荐引擎实现 | 第48-52页 |
| ·信息推荐的度量标准与测试结果分析 | 第52-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-58页 |
| ·总结 | 第55-56页 |
| ·不足之处及研究展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61页 |