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基于JADE的学习社区构建和个性化推荐系统的研究与实现

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 课题背景第10-19页
   ·背景综述第10-12页
   ·国内外研究现状第12-19页
     ·基于内容的过滤技术第13页
     ·协同过滤技术第13-14页
     ·基于知识的推荐技术第14-15页
     ·基于功能的推荐技术第15页
     ·基于人口统计学的推荐技术第15-17页
     ·对以上技术的小结第17-19页
第二章 系统架构概述第19-24页
   ·Agent Building (代理构建功能)第19-21页
     ·构建推荐代理实现对单个用户数据的快速采集和管理第20页
     ·利用社区代理实现对大数据量用户的管理和动态调整第20页
     ·建立调度Agent 进行后台监听和任务调度第20-21页
   ·Classification & Self-Organization (分类与自组织功能)第21页
     ·社区特征动态挖掘第21页
     ·实时的社区自组织第21页
   ·Recommendation (推荐功能)第21-24页
     ·社区用户个性化推荐模块第22页
     ·决策者个性化推荐模块第22-23页
     ·社区用户即时交流模块第23-24页
第三章 子系统详述第24-35页
   ·学习平台构建第24-29页
     ·JADE 平台第24-26页
     ·Agent 特征第26-29页
   ·基于JADE 的Agent 实现第29-35页
     ·收藏夹功能模块第30-31页
     ·已推荐资源功能模块第31-32页
     ·社区邻居协同学习功能模块第32-35页
第四章 推荐系统的自组织社区算法第35-46页
   ·推荐系统中的社区结构发现方法第35-39页
     ·基于信息统计的用户档案匹配方法第35-36页
     ·基于用户打分相似度计算的方法第36-37页
     ·基于隐式信息挖掘的方法第37页
     ·基于小世界网络的方法第37-39页
   ·算法一览第39-40页
   ·基于Hebbian Learning Law 的自组织社区算法第40-44页
     ·社区初始化第40-41页
     ·权值更新算法第41-43页
     ·潜在邻居结构调整第43-44页
   ·优化策略第44-46页
     ·反身性第44-45页
     ·专家策略第45-46页
第五章 实验及分析第46-52页
   ·满意度度量第46-48页
   ·性能分析第48-50页
     ·准确率(Accuracy)第48-49页
     ·可扩展性(Scalability)第49-50页
   ·误差分析第50-52页
第六章 总结与展望第52-54页
参考文献第54-58页
致谢第58-59页
攻读学位期间发表的学术论文目录第59页

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