摘要 | 第3-5页 |
abstract | 第5-6页 |
第1章 绪论 | 第15-20页 |
1.1 研究背景与意义 | 第15-17页 |
1.2 国内外研究现状 | 第17-18页 |
1.3 主要工作及组织结构 | 第18-20页 |
1.3.1 主要工作 | 第18页 |
1.3.2 论文结构 | 第18-20页 |
第2章 个性化推荐系统的研究现状与技术分析 | 第20-30页 |
2.1 推荐系统研究现状 | 第20页 |
2.2 个性化推荐系统 | 第20-21页 |
2.3 个性化推荐技术 | 第21-29页 |
2.3.1 基于内容的推荐 | 第21-24页 |
2.3.2 基于协同过滤推荐 | 第24-27页 |
2.3.3 基于混合推荐系统 | 第27-29页 |
2.4 本章小结 | 第29-30页 |
第3章 个性化推荐系统的需求分析与总体设计 | 第30-45页 |
3.1 需求分析 | 第30-34页 |
3.1.1 推荐系统存在的问题 | 第30页 |
3.1.2 功能需求分析 | 第30-31页 |
3.1.3 角色需求分析 | 第31-34页 |
3.2 系统设计方案 | 第34-37页 |
3.2.1 学习对象 | 第34页 |
3.2.2 用户兴趣模型 | 第34-35页 |
3.2.3 资源描述模型 | 第35-36页 |
3.2.4 个性化教育资源推荐技术 | 第36-37页 |
3.3 系统总体设计 | 第37-39页 |
3.3.1 系统业务架构设计 | 第37-38页 |
3.3.2 系统详细功能设计 | 第38-39页 |
3.4 数据库设计 | 第39-44页 |
3.4.1 管理员信息表 | 第40页 |
3.4.2 用户信息表 | 第40-42页 |
3.4.3 教育资源信息表 | 第42-43页 |
3.4.4 用户评分表 | 第43页 |
3.4.5 数据库的连接 | 第43-44页 |
3.5 本章小结 | 第44-45页 |
第4章 个性化推荐系统的关键模块设计与实现 | 第45-61页 |
4.1 技术体系结构 | 第45-46页 |
4.1.1 模型框架 | 第45-46页 |
4.1.2 功能模块 | 第46页 |
4.2 系统工作流程 | 第46-48页 |
4.3 系统开发环境 | 第48页 |
4.4 数据处理模块 | 第48-50页 |
4.4.1 数据的爬取与转换 | 第48-49页 |
4.4.2 数据降维 | 第49-50页 |
4.4.3 数据标准化 | 第50页 |
4.5 资源推荐模块 | 第50-56页 |
4.5.1 基于混合推荐技术的改进方案 | 第50-52页 |
4.5.2 基于混合推荐技术的改进模型 | 第52-53页 |
4.5.3 改进后的个性化推荐方法与过程 | 第53-56页 |
4.6 资源过滤模块 | 第56-57页 |
4.7 资源管理模块 | 第57页 |
4.8 前端功能的设计与实现 | 第57-60页 |
4.9 本章小结 | 第60-61页 |
第5章 个性化推荐系统的测试与分析 | 第61-69页 |
5.1 对照实验设计 | 第61-63页 |
5.1.1 基于内容推荐对照实验系统Ⅰ | 第61-62页 |
5.1.2 基于协同过滤推荐的对照实验系统Ⅱ | 第62页 |
5.1.3 基于混合推荐的对照实验系统 | 第62-63页 |
5.2 系统实验设计 | 第63-64页 |
5.2.1 实验介绍 | 第63页 |
5.2.2 实验数据介绍 | 第63页 |
5.2.3 实验设计 | 第63-64页 |
5.3 评价标准 | 第64-65页 |
5.3.1 平均绝对误差(MAE) | 第64-65页 |
5.3.2 准确率、召回率和综合评价指标(F-Measure) | 第65页 |
5.4 结果分析 | 第65-68页 |
5.4.1 系统整体推荐质量的实验结果分析 | 第65-66页 |
5.4.2 新用户推荐质量的实验结果分析 | 第66-67页 |
5.4.3 系统稳定性的实验结果分析 | 第67-68页 |
5.5 本章小结 | 第68-69页 |
第6章 总结展望 | 第69-71页 |
6.1 总结 | 第69页 |
6.2 展望 | 第69-71页 |
参考文献 | 第71-75页 |
附录 | 第75-80页 |
致谢 | 第80-81页 |
攻读学位期间获得的成果 | 第81页 |