基于主题挖掘和时间窗口划分的兴趣推荐技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-15页 |
| ·协同标记系统 | 第10-11页 |
| ·协同标记系统中应用推荐技术的背景及意义 | 第11-12页 |
| ·本文研究内容及研究目标 | 第12-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 基于协同标记系统推荐技术研究现状 | 第15-28页 |
| ·推荐系统概况 | 第15-22页 |
| ·推荐系统定义 | 第15页 |
| ·基于内容推荐 | 第15-18页 |
| ·协同过滤技术 | 第18-22页 |
| ·基于协同标记系统的相关推荐技术 | 第22-27页 |
| ·协同标记系统中的用户模型 | 第22-23页 |
| ·协同标记系统中的推荐策略 | 第23-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 用户建模和主题树挖掘 | 第28-41页 |
| ·标签系统结构分析 | 第28-34页 |
| ·实验数据集 | 第28-29页 |
| ·标签-关键字分析 | 第29-31页 |
| ·标签-标签关系 | 第31-32页 |
| ·用户标注模式 | 第32-34页 |
| ·用户建模问题 | 第34-39页 |
| ·用户模型 | 第34-35页 |
| ·主题挖掘算法 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于时间窗口划分的推荐算法 | 第41-51页 |
| ·时间窗口划分的推荐系统框架 | 第41-43页 |
| ·自适应标签选择模块 | 第43-44页 |
| ·用户标签选择问题 | 第43页 |
| ·自适应标签选择策略 | 第43-44页 |
| ·基于时间窗口的主题推荐模块 | 第44-49页 |
| ·用户兴趣模式分析 | 第44-45页 |
| ·基于时间窗口划分的主题推荐算法 | 第45-49页 |
| ·资源检索 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 实验分析 | 第51-59页 |
| ·实验设计 | 第51-53页 |
| ·实验数据集 | 第51-52页 |
| ·实验策略 | 第52-53页 |
| ·基于时间窗口划分推荐算法实验分析 | 第53-58页 |
| ·实验分析 | 第53-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·本文工作总结 | 第59-60页 |
| ·工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第65页 |
