| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 在聚类分析方面 | 第11-12页 |
| 1.2.2 在推荐算法方面 | 第12-13页 |
| 1.3 体育竞赛压力应对策略现状 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 相关理论介绍 | 第15-25页 |
| 2.1 聚类分析定义及主流分类 | 第15-21页 |
| 2.1.1 层次聚类算法 | 第16-19页 |
| 2.1.2 基于划分的聚类算法 | 第19-21页 |
| 2.2 推荐系统定义及主流推荐算法简介 | 第21-24页 |
| 2.2.1 协同过滤推荐算法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 基于内容的推荐算法 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 改进分层K均值算法及其应用 | 第25-33页 |
| 3.1 算法理论基础 | 第25-27页 |
| 3.1.1 凝聚层次算法和K均值算法简介 | 第25-26页 |
| 3.1.2 凝聚层次算法和K均值算法优缺点 | 第26-27页 |
| 3.2 聚类评估相关公式 | 第27-29页 |
| 3.2.1 轮廓系数 | 第27-28页 |
| 3.2.2 相似度函数 | 第28页 |
| 3.2.3 均方差 | 第28-29页 |
| 3.3 改进的H-K聚类算法描述 | 第29-30页 |
| 3.4 改进算法的实验验证与分析 | 第30-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 改进分层K均值算法在体育竞赛压力源中的应用 | 第33-47页 |
| 4.1 数据集介绍及处理方式 | 第33-39页 |
| 4.1.1 竞赛压力源问卷 | 第33-34页 |
| 4.1.2 心理坚韧性问卷 | 第34-35页 |
| 4.1.3 运动员投入问卷 | 第35-36页 |
| 4.1.4 运动员-教练关系问卷 | 第36-37页 |
| 4.1.5 运动员倦怠量表 | 第37-38页 |
| 4.1.6 社会支持问卷 | 第38-39页 |
| 4.2 改进K-Means算法在体育竞赛压力源数据中的应用 | 第39-45页 |
| 4.2.1 体育竞赛压力问卷数据进行聚类 | 第39-43页 |
| 4.2.2 实验结果与分析 | 第43-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 基于内容的推荐算法在体育竞赛压力中的应用 | 第47-61页 |
| 5.1 基于内容的推荐系统的层次结构 | 第47-48页 |
| 5.2 主要理论基础 | 第48-50页 |
| 5.2.1 文本表征 | 第48-49页 |
| 5.2.2 相似度计算 | 第49页 |
| 5.2.3 用户偏好模型的建立 | 第49-50页 |
| 5.3 应用推荐系统流程图及模块说明 | 第50-51页 |
| 5.4 算法改进 | 第51-52页 |
| 5.4.1 文档相似度方面的改进 | 第51-52页 |
| 5.4.2 潜在语义分析方面 | 第52页 |
| 5.5 基于内容的推荐算法在体育竞赛压力应对数据中的综合应用 | 第52-60页 |
| 5.5.1 数据采集和数据处理 | 第52-53页 |
| 5.5.2 文本信息分词处理和词频统计 | 第53-54页 |
| 5.5.3 用户偏好模型设计 | 第54-56页 |
| 5.5.4 结果呈现及综合分析 | 第56-60页 |
| 5.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 全文总结 | 第61页 |
| 6.2 工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 在校期间发表的论文和参加的科研项目 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
