知识平台的推荐系统设计与实现
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 推荐系统研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于标签系统的推荐算法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 重叠性社区发现算法研究现状 | 第13页 |
| 1.3 论文研究工作及创新点 | 第13-14页 |
| 1.3.1 论文研究工作 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文的创新点 | 第14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-17页 |
| 第二章 相关理论简介 | 第17-28页 |
| 2.1 推荐系统概述 | 第17-18页 |
| 2.2 用户数据 | 第18页 |
| 2.3 个性化推荐算法 | 第18-23页 |
| 2.3.1 推荐算法概述 | 第18-19页 |
| 2.3.2 基于关联规则的推荐算法 | 第19页 |
| 2.3.3 基于内容的推荐算法 | 第19-20页 |
| 2.3.4 协同过滤推荐算法 | 第20-23页 |
| 2.4 社会化标注系统 | 第23-25页 |
| 2.4.1 标签信息 | 第23-24页 |
| 2.4.2 社会化标签系统 | 第24-25页 |
| 2.5 聚类算法 | 第25-27页 |
| 2.5.1 K-Means聚类算法 | 第25页 |
| 2.5.2 DBSCAN算法 | 第25-26页 |
| 2.5.3 层次聚类算法 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 业务分析与系统设计 | 第28-35页 |
| 3.1 背景知识 | 第28-29页 |
| 3.1.1 TDM系统简介 | 第28页 |
| 3.1.2 知识管理平台简介 | 第28-29页 |
| 3.2 业务需求分析 | 第29-31页 |
| 3.2.1 需求总结 | 第29-31页 |
| 3.2.2 业务分析及明确研究内容 | 第31页 |
| 3.3 系统设计 | 第31-32页 |
| 3.3.1 总体架构 | 第31-32页 |
| 3.4 图数据库的使用 | 第32-34页 |
| 3.4.1 关系型数据库的不足 | 第32-33页 |
| 3.4.2 图数据库简介 | 第33-34页 |
| 3.4.3 图数据库与关系型数据库的性能比较 | 第34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于标签聚类的知识推荐模型 | 第35-49页 |
| 4.1 标签聚类的问题 | 第35页 |
| 4.2 标签网络 | 第35-36页 |
| 4.2.1 标签聚类的新思路 | 第35-36页 |
| 4.2.2 标签网络建立 | 第36页 |
| 4.3 LCLS算法设计 | 第36-44页 |
| 4.3.1 线图(LineGraph)的建立 | 第37-38页 |
| 4.3.2 基于谱聚类的LCLS算法 | 第38-39页 |
| 4.3.3 连边社区还原为节点社区 | 第39-40页 |
| 4.3.4 改进的评价函数 | 第40-41页 |
| 4.3.5 实验验证 | 第41-43页 |
| 4.3.6 算法总结 | 第43-44页 |
| 4.4 个性化知识推荐 | 第44-48页 |
| 4.4.1 用户-标签聚类兴趣度计算 | 第44-45页 |
| 4.4.2 用户相似度计算和兴趣度预测 | 第45-46页 |
| 4.4.3 Top-N推荐 | 第46-47页 |
| 4.4.4 “冷启动”问题的解决策略 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 知识推荐系统的实现 | 第49-57页 |
| 5.1 知识推荐系统的数据库设计与实现 | 第49-50页 |
| 5.2 知识推荐系统的实现 | 第50-52页 |
| 5.2.1 技术选型 | 第50页 |
| 5.2.2 知识推荐系统的功能设计 | 第50-52页 |
| 5.3 知识推荐系统与其他系统的集成实现 | 第52-54页 |
| 5.4 知识推荐系统的界面展现 | 第54-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 实验验证 | 第57-66页 |
| 6.1 验证方法和评价指标 | 第57-59页 |
| 6.1.1 离线验证 | 第57-58页 |
| 6.1.2 评价指标选取 | 第58-59页 |
| 6.2 实验相关 | 第59-60页 |
| 6.2.1 实验环境 | 第59页 |
| 6.2.2 实验数据 | 第59-60页 |
| 6.2.3 作为对照组的推荐算法 | 第60页 |
| 6.2.4 实验步骤 | 第60页 |
| 6.3 实验结果和分析 | 第60-64页 |
| 6.3.1 实验结果 | 第60-64页 |
| 6.3.2 结果分析 | 第64页 |
| 6.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 总结与展望 | 第66-68页 |
| 总结 | 第66-67页 |
| 展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 附录1 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第73页 |
