基于用户行为分析的个性化推荐系统设计与实现
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 图目录 | 第12-13页 |
| 表目录 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| ·项目背景和意义 | 第14-15页 |
| ·研究综述 | 第15-18页 |
| ·个性化推荐的主要研究和应用方向 | 第16-17页 |
| ·国内外的研究现状 | 第17-18页 |
| ·论文的主要工作 | 第18-19页 |
| ·本文组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 个性化推荐及相关技术综述 | 第21-32页 |
| ·推荐算法综述 | 第21-26页 |
| ·基于规则发现的推荐 | 第22页 |
| ·基于内容的推荐 | 第22-23页 |
| ·基于协同过滤的推荐 | 第23-26页 |
| ·用户建模建模技术综述 | 第26-28页 |
| ·用户数据收集技术 | 第26-27页 |
| ·用户模型表示 | 第27-28页 |
| ·个性化推荐的发展趋势 | 第28-29页 |
| ·隐马尔可夫模型介绍 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于用户行为分析的个性化推荐方法及实现 | 第32-48页 |
| ·用户行为分析 | 第32-36页 |
| ·定义用户行为 | 第32-34页 |
| ·用户行为序列抽取 | 第34-35页 |
| ·用户行为模板 | 第35-36页 |
| ·相似度计算 | 第36-39页 |
| ·用户特征表示与用户特征文件 | 第36-37页 |
| ·用户特征相似度计算 | 第37-38页 |
| ·行为序列的相似度计算 | 第38-39页 |
| ·用户行为预测 | 第39-42页 |
| ·用户行为序列预测模型 | 第39-41页 |
| ·用户行为序列预测 | 第41-42页 |
| ·历史项目推荐 | 第42-45页 |
| ·项目查找 | 第42-44页 |
| ·推荐项目排序 | 第44-45页 |
| ·“冷启动”策略 | 第45-47页 |
| ·新用户的“冷启动” | 第46页 |
| ·新项目的“冷启动” | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 房屋信息个性化推荐系统设计与实现 | 第48-60页 |
| ·需求分析 | 第48-49页 |
| ·业务需求 | 第48-49页 |
| ·功能需求 | 第49页 |
| ·系统设计 | 第49-53页 |
| ·总体设计 | 第50-51页 |
| ·运行环境 | 第51页 |
| ·相关平台及技术介绍 | 第51-53页 |
| ·线下模块设计与实现 | 第53-55页 |
| ·数据和索引模块设计与实现 | 第55-57页 |
| ·在线模块设计与实现 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 房屋信息个性化推荐系统验证及分析 | 第60-65页 |
| ·用户行为序列预测实验 | 第60-62页 |
| ·实验设计 | 第60-61页 |
| ·实验结果及分析 | 第61页 |
| ·预测模型的局限性分析 | 第61-62页 |
| ·项目推荐实验 | 第62-64页 |
| ·实验设计 | 第62-63页 |
| ·实验结果及分析 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结和展望 | 第65-67页 |
| ·论文小结 | 第65-66页 |
| ·工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录一 | 第72-74页 |
| 附录二 | 第74-80页 |
| 附录三 | 第80-83页 |
| 参与项目 | 第83-85页 |
