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高校图书馆个性化推荐系统的研究与设计

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 图书馆个性化推荐的研究现状第10-12页
        1.2.1 国外研究现状第10-11页
        1.2.2 国内研究现状第11-12页
    1.3 主要研究内容第12-14页
第2章 高校图书馆个性化推荐系统方案设计第14-22页
    2.1 推荐系统第14-16页
        2.1.1 推荐系统概述第14-15页
        2.1.2 适用于高校图书馆的推荐方法第15-16页
    2.2 MyLibrary第16-17页
    2.3 高校图书馆个性化推荐系统需求分析第17-19页
    2.4 高校图书馆个性化推荐系统框架第19-21页
    2.5 本章小结第21-22页
第3章 图书特征模型和读者偏好模型第22-37页
    3.1 中国图书馆分类法第22页
    3.2 图书特征模型第22-25页
    3.3 读者偏好模型第25-30页
        3.3.1 基于图书分类号的读者偏好模型Model-1第25-27页
        3.3.2 基于标题关键词的读者偏好模型Model-2第27-30页
    3.4 读者细分算法分析第30-36页
        3.4.1 读者细分概述第30页
        3.4.2 基本聚类算法第30-32页
        3.4.3 改进的算法第32-33页
        3.4.4 仿真实验第33-36页
    3.5 本章小结第36-37页
第4章 高校图书馆个性化推荐策略第37-57页
    4.1 基于关联规则挖掘的推荐策略第37-49页
        4.1.1 关联规则第37-38页
        4.1.2 Apriori算法第38-39页
        4.1.3 基于矩阵向量和完全连接的改进关联规则算法第39-46页
        4.1.4 基于改进关联规则算法的推荐策略第46-49页
    4.2 协同过滤与基于内容的混合推荐策略第49-53页
    4.3 基于内容的新书推荐策略第53-55页
    4.4 新读者的推荐策略第55页
    4.5 混合推荐系统第55-56页
    4.6 本章小结第56-57页
第5章 高校图书馆个性化推荐原型系统的实现第57-69页
    5.1 系统架构第57-58页
    5.2 数据源及数据处理第58-61页
        5.2.1 数据收集第59-60页
        5.2.2 数据清洗第60-61页
    5.3 系统运行实例第61-63页
    5.4 系统评价第63-68页
        5.4.1 推荐系统实验方法第63-64页
        5.4.2 推荐系统评估指标第64-65页
        5.4.3 高校图书馆个性化推荐原型系统评估第65-68页
    5.5 本章小结第68-69页
第6章 总结与展望第69-71页
    6.1 总结第69-70页
    6.2 展望第70-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-75页
攻读硕士学位期间的研究成果第75页

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