基于多样性的个性化旅游推荐系统研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 推荐系统的多样性和新颖性 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 论文的研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 推荐系统概述 | 第15-31页 |
| 2.1 什么是推荐系统 | 第15页 |
| 2.2 主要推荐方法 | 第15-24页 |
| 2.2.1 协同过滤推荐 | 第16-19页 |
| 2.2.2 基于内容的推荐 | 第19-20页 |
| 2.2.3 基于标签的推荐 | 第20-21页 |
| 2.2.4 基于知识的推荐 | 第21-22页 |
| 2.2.5 基于关联规则的推荐 | 第22-23页 |
| 2.2.6 组合推荐 | 第23-24页 |
| 2.3 主要评价指标 | 第24-27页 |
| 2.3.1 精准度 | 第24-25页 |
| 2.3.2 召回率 | 第25-26页 |
| 2.3.3 覆盖率 | 第26页 |
| 2.3.4 多样性 | 第26-27页 |
| 2.3.5 新颖性 | 第27页 |
| 2.4 面临的问题和挑战 | 第27-30页 |
| 2.4.1 数据稀疏性 | 第27-28页 |
| 2.4.2 冷启动 | 第28页 |
| 2.4.3 多样性和新颖性 | 第28-29页 |
| 2.4.4 推荐系统的脆弱性问题 | 第29页 |
| 2.4.5 大数据处理和可扩展性问题 | 第29页 |
| 2.4.6 交叉领域的推荐 | 第29页 |
| 2.4.7 社会推荐 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 个性化推荐系统的用户模型 | 第31-41页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 用户建模相关工作 | 第31-33页 |
| 3.2.1 用户兴趣模型 | 第31-32页 |
| 3.2.2 用户建模相关研究 | 第32-33页 |
| 3.3 个性化旅游服务用户偏好模型 | 第33-37页 |
| 3.3.1 旅游服务用户偏好建模思想 | 第33-34页 |
| 3.3.2 用户建模流程 | 第34-35页 |
| 3.3.3 用户模型初始化 | 第35页 |
| 3.3.4 利用内容信息对用户建模 | 第35-36页 |
| 3.3.5 利用评分信息对用户建模 | 第36-37页 |
| 3.4 实验与结果分析 | 第37-39页 |
| 3.4.1 实验数据集 | 第37-38页 |
| 3.4.2 实验设计 | 第38页 |
| 3.4.3 实验结果分析 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 基于多样性的协同过滤推荐算法 | 第41-51页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 传统协同过滤算法 | 第41-43页 |
| 4.2.1 基于用户的协同过滤算法 | 第41-42页 |
| 4.2.2 修正的相似度计算 | 第42-43页 |
| 4.3 基于多样性的协同过滤算法 | 第43-45页 |
| 4.4 实验 | 第45-49页 |
| 4.4.1 实验数据集 | 第45-46页 |
| 4.4.2 实验结果及分析 | 第46-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 旅游推荐实验设计与系统展示 | 第51-63页 |
| 5.1 实验数据 | 第51-54页 |
| 5.1.1 旅游数据的获取 | 第51-52页 |
| 5.1.2 数据分析 | 第52-54页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第54-55页 |
| 5.3 原型系统设计 | 第55-56页 |
| 5.4 系统实现与展示 | 第56-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 全文总结 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 攻读学位期间科研成果 | 第73页 |
