| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第12页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第12页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.3 国内外研究现状及评述 | 第12-17页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3.3 评述 | 第17页 |
| 1.4 主要研究内容和方法 | 第17-21页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第18页 |
| 1.4.3 技术路线 | 第18-21页 |
| 第2章 博库图书商城概况及推荐框架设计 | 第21-30页 |
| 2.1 博库图书商城发展概况 | 第21页 |
| 2.2 博库图书商城用户数据特性分析 | 第21-24页 |
| 2.2.1 用户数据内涵 | 第21-22页 |
| 2.2.2 用户数据类型 | 第22-24页 |
| 2.3 用户数据特点及应用问题分析 | 第24-26页 |
| 2.3.1 用户数据特点 | 第24页 |
| 2.3.2 博库图书商城用户数据应用存在问题分析 | 第24-26页 |
| 2.4 博库图书商城推荐架构设计 | 第26-29页 |
| 2.4.1 博库图书商城运行架构分析 | 第26-27页 |
| 2.4.2 推荐框架设计 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 博库图书商城图书属性评分计算 | 第30-43页 |
| 3.1 基于KNN算法的博库图书商城用户虚假评论过滤 | 第30-33页 |
| 3.1.1 虚假评论特征提取 | 第30-31页 |
| 3.1.2 虚假评论过滤算法 | 第31-33页 |
| 3.2 博库图书商城用户数据预处理 | 第33-35页 |
| 3.2.1 中文分词 | 第33-34页 |
| 3.2.2 新词管理 | 第34页 |
| 3.2.3 停用词删除 | 第34-35页 |
| 3.3 基于情感的图书属性挖掘 | 第35-38页 |
| 3.3.1 图书领域情感词典构建 | 第35-36页 |
| 3.3.2 图书特征提取 | 第36-38页 |
| 3.4 博库图书商城属性词库构建 | 第38-40页 |
| 3.5 基于评分分布的图书属性评分计算 | 第40-42页 |
| 3.5.1 图书属性评分计算 | 第41页 |
| 3.5.2 用户—图书属性评分矩阵构建 | 第41-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 博库图书商城用户相似性计算 | 第43-56页 |
| 4.1 博库图书商城用户特征数据预处理 | 第43-48页 |
| 4.1.1 用户特征数据清洗 | 第43-44页 |
| 4.1.2 用户特征数据变换 | 第44-46页 |
| 4.1.3 用户特征数据归约 | 第46-48页 |
| 4.2 博库图书商城用户特征数据分类及特征矩阵构建 | 第48-49页 |
| 4.2.1 用户特征数据分类 | 第48-49页 |
| 4.2.2 用户特征矩阵 | 第49页 |
| 4.3 基于FCM聚类的博库图书商城用户相似性 | 第49-54页 |
| 4.3.1 博库图书商城用户特征数据FCM聚类 | 第50-53页 |
| 4.3.2 博库图书商城用户相似性计算 | 第53-54页 |
| 4.4 基于图书属性的用户相似性计算 | 第54-55页 |
| 4.4.1 稀疏矩阵填充 | 第54-55页 |
| 4.4.2 用户相似性计算 | 第55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 博库图书商城图书推荐生成及效果检验 | 第56-62页 |
| 5.1 博库图书商城图书推荐结果生成 | 第56-58页 |
| 5.1.1 邻居用户集合生成 | 第56-57页 |
| 5.1.2 推荐结果生成 | 第57-58页 |
| 5.2 博库图书商城推荐方法效果检验 | 第58-61页 |
| 5.2.1 实验方法 | 第58页 |
| 5.2.2 度量标准 | 第58-59页 |
| 5.2.3 实验分析 | 第59-61页 |
| 5.3 博库图书商城用户数据应用建议 | 第61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |