手机阅读个性化推荐系统的研究与设计
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-19页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·国内外概况 | 第11-17页 |
| ·个性化推荐系统概况 | 第11页 |
| ·个性化推荐系统发展现状 | 第11-13页 |
| ·人类动力学研究现状 | 第13-16页 |
| ·个性化推荐发展趋势 | 第16-17页 |
| ·课题来源和研究内容 | 第17页 |
| ·论文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 手机阅读个性化推荐系统结构 | 第19-25页 |
| ·个性化推荐系统基本工作流程 | 第19-20页 |
| ·手机阅读个性化推荐系统架构 | 第20-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 数据平台的设计与实现 | 第25-40页 |
| ·web 数据抓取 | 第25-31页 |
| ·Web 数据抓取原理 | 第26-27页 |
| ·数据抓取策略 | 第27-28页 |
| ·页面数据提取 | 第28-31页 |
| ·原始数据 | 第31页 |
| ·数据处理 | 第31-33页 |
| ·转码匿名处理 | 第31-32页 |
| ·数据完整性检验 | 第32-33页 |
| ·数据库设计与实现 | 第33-39页 |
| ·技术选型 | 第33页 |
| ·数据库设计 | 第33-36页 |
| ·数据负载均衡设计 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 用户兴趣行为挖掘 | 第40-56页 |
| ·兴趣挖掘 | 第40-53页 |
| ·用户兴趣标签 | 第40-41页 |
| ·行为数据解析分析 | 第41-48页 |
| ·数据解析结果分析 | 第48-53页 |
| ·生成用户阅读兴趣偏好数据库 | 第53页 |
| ·行为偏好挖掘 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 个性化推荐算法模块的设计与实现 | 第56-64页 |
| ·用户提取 | 第56-57页 |
| ·营销场景数据提取 | 第56-57页 |
| ·测试集数据划分 | 第57页 |
| ·个性化推荐算法 | 第57-62页 |
| ·构建二部分图网路 | 第57页 |
| ·推荐算法 | 第57-62页 |
| ·个性化推荐列表构建 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 个性化推荐效果评估 | 第64-71页 |
| ·个性化推荐算法评价指标 | 第64-65页 |
| ·准确性 | 第64-65页 |
| ·多样性 | 第65页 |
| ·手机阅读营销评价指标 | 第65-68页 |
| ·首日推送成功用户数 | 第65-66页 |
| ·首日反馈率 | 第66页 |
| ·首日 KPI 转化率 | 第66页 |
| ·首日推荐书籍激发人均 PV 量 | 第66-67页 |
| ·首日总激发人均 PV 量 | 第67-68页 |
| ·个性化推荐效果 | 第68-70页 |
| ·营销评估 | 第68-69页 |
| ·算法评估 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第七章 总结与展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第77-78页 |
