半监督聚类在数字图书推荐中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·推荐系统 | 第12-13页 |
| ·半监督聚类 | 第13-14页 |
| ·数字图书馆 | 第14页 |
| ·论文主要工作 | 第14-15页 |
| ·论文组织结构 | 第15-16页 |
| 2 基本概念与相关技术 | 第16-21页 |
| ·推荐系统 | 第16-19页 |
| ·基于内容的推荐 | 第16-17页 |
| ·协同过滤推荐 | 第17-18页 |
| ·混合推荐 | 第18-19页 |
| ·半监督聚类 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 改进的半监督混合聚类算法 | 第21-33页 |
| ·问题的提出 | 第21-23页 |
| ·半监督聚类的相关研究 | 第23-26页 |
| ·K-means算法 | 第23-24页 |
| ·EM算法 | 第24-26页 |
| ·SSCMG算法描述 | 第26-30页 |
| ·构建权重矩阵 | 第27-29页 |
| ·构建目标函数 | 第29-30页 |
| ·实验结果及分析 | 第30-32页 |
| ·实验数据 | 第30页 |
| ·实验评估方式 | 第30-31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 改进的半监督模糊聚类算法 | 第33-45页 |
| ·问题的提出 | 第33页 |
| ·模糊聚类相关研究 | 第33-39页 |
| ·CA聚类算法 | 第34-37页 |
| ·AFCC算法 | 第37-38页 |
| ·SCAPC算法 | 第38-39页 |
| ·SSFCMAP算法描述 | 第39-42页 |
| ·构建成对约束 | 第39-40页 |
| ·构建目标函数 | 第40-42页 |
| ·实验结果及分析 | 第42-44页 |
| ·实验数据 | 第42-43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 5 基于半监督聚类的数字图书推荐模型 | 第45-55页 |
| ·数据采集模块 | 第46-47页 |
| ·数据预处理模块 | 第47-48页 |
| ·数字图书推荐模块 | 第48-51页 |
| ·仿真实验 | 第51-53页 |
| ·实验数据 | 第51页 |
| ·评估方法 | 第51-52页 |
| ·实验结果及分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-56页 |
| ·本文总结 | 第55页 |
| ·工作展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录：作者攻读学位期间发表论文及科研情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
