基于混合方法的个性化视频推荐技术研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题背景与意义 | 第9-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·问题的提出 | 第13-14页 |
| ·研究内容及章节安排 | 第14-16页 |
| 2 相关理论和技术介绍 | 第16-23页 |
| ·基于协同过滤的推荐方法 | 第16-17页 |
| ·基于内容的推荐方法 | 第17-18页 |
| ·混合推荐方法 | 第18-19页 |
| ·基于图的推荐方法 | 第19页 |
| ·推荐系统的比较研究 | 第19-21页 |
| ·HDFS 及 Map-Reduce 介绍 | 第21-22页 |
| ·C++ ACE 框架介绍 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 系统分析与架构 | 第23-30页 |
| ·系统需求 | 第23页 |
| ·系统的逻辑结构 | 第23-25页 |
| ·系统的体系结构 | 第25-26页 |
| ·系统的处理流程 | 第26-28页 |
| ·系统的功能模块 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 视频关系网构建 | 第30-41页 |
| ·处理流程 | 第30-31页 |
| ·基于协同过滤的视频相关性 | 第31-32页 |
| ·基于内容的视频相关性 | 第32-35页 |
| ·基于主题的视频相关性 | 第35-38页 |
| ·相关系数的线性组合 | 第38-39页 |
| ·视频关系网的构建 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 5 实时推荐服务器设计 | 第41-51页 |
| ·总体框架 | 第41-46页 |
| ·兴趣的采集与发送 | 第46-47页 |
| ·候选推视频的确定 | 第47-48页 |
| ·候选者与兴趣的相关性 | 第48-49页 |
| ·视频质量对推荐的影响 | 第49-50页 |
| ·推荐的多样性 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 6 系统评估与性能测试 | 第51-63页 |
| ·数据 | 第51-52页 |
| ·实验方案 | 第52-54页 |
| ·实验结果 | 第54-58页 |
| ·性能测试 | 第58-59页 |
| ·实验总结 | 第59-60页 |
| ·系统展示 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 7 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·全文总结 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
