自适应个性化图书推荐算法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题来源与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究情况 | 第14-17页 |
| 1.2.1 图书推荐系统 | 第14-15页 |
| 1.2.2 推荐算法研究进展 | 第15-17页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 相关理论研究 | 第20-32页 |
| 2.1 个性化推荐 | 第20-27页 |
| 2.1.1 推荐系统概述 | 第20页 |
| 2.1.2 协同过滤推荐算法 | 第20-23页 |
| 2.1.3 基于内容的推荐算法 | 第23页 |
| 2.1.4 上下文感知推荐算法 | 第23-25页 |
| 2.1.5 基于标签的推荐算法 | 第25-26页 |
| 2.1.6 社会化推荐算法 | 第26-27页 |
| 2.2 用户行为特征处理 | 第27-29页 |
| 2.2.1 用户行为数据 | 第27-28页 |
| 2.2.2 用户行为特征 | 第28-29页 |
| 2.3 用户兴趣模型表示方式 | 第29-31页 |
| 2.3.1 主题表示法 | 第29页 |
| 2.3.2 关键词表示法 | 第29-30页 |
| 2.3.3 基于向量空间模型的表示法 | 第30页 |
| 2.3.4 细兴趣粒度表示法 | 第30页 |
| 2.3.5 用户—项目评价矩阵表示法 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 自适应个性化图书推荐算法 | 第32-52页 |
| 3.1 图书馆业务特点分析 | 第32-34页 |
| 3.2 图书馆个性化推荐算法的适用性分析 | 第34-37页 |
| 3.3 读者兴趣模型的改进 | 第37-41页 |
| 3.4 算法的改进 | 第41-50页 |
| 3.4.1 算法改进的思路 | 第41-43页 |
| 3.4.2 基于用户行为特征处理技术的算法改进 | 第43-50页 |
| 3.5 自适应个性化图书推荐算法 | 第50-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 实验与分析 | 第52-62页 |
| 4.1 实验目的 | 第52页 |
| 4.2 实验数据 | 第52-53页 |
| 4.3 评测指标 | 第53-54页 |
| 4.4 实验设计与结果分析 | 第54-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
