高考志愿的个性化推荐方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·高考志愿填报研究现状 | 第11-12页 |
| ·信息辅助报志愿现状 | 第11页 |
| ·智能服务报志愿现状 | 第11-12页 |
| ·主要研究内容及创新点 | 第12-15页 |
| ·主要研究内容 | 第12-14页 |
| ·主要创新点 | 第14-15页 |
| ·论文结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 个性化推荐相关理论与关键技术 | 第16-23页 |
| ·个性化推荐概念 | 第16-17页 |
| ·个性化推荐算法 | 第17-20页 |
| ·基于用户的协同过滤推荐算法 | 第17-19页 |
| ·基于内容的过滤推荐算法 | 第19-20页 |
| ·混合推荐算法的提出 | 第20页 |
| ·数据挖掘相关理论与技术 | 第20-22页 |
| ·信息增益率 | 第20-22页 |
| ·K-means聚类技术 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 高考数据预处理 | 第23-44页 |
| ·高考数据采集 | 第23-32页 |
| ·高校信息采集 | 第24-30页 |
| ·考生信息采集 | 第30-32页 |
| ·高考数据处理 | 第32-38页 |
| ·高校数据处理 | 第32-33页 |
| ·考生数据处理 | 第33-38页 |
| ·高考数据整理 | 第38-41页 |
| ·高考数据转换 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 高考志愿的个性化推荐算法 | 第44-54页 |
| ·基于志愿内容过滤推荐算法的应用 | 第44-47页 |
| ·算法的提出 | 第44页 |
| ·算法的步骤 | 第44-46页 |
| ·算法的优缺点 | 第46-47页 |
| ·基于内容评分预测的协同过滤推荐算法 | 第47页 |
| ·K-means算法和信息增益率的应用 | 第47-50页 |
| ·K-means算法的应用 | 第47-48页 |
| ·信息增益率的应用 | 第48-50页 |
| ·实验过程和结果分析 | 第50-53页 |
| ·K-means实验 | 第50-52页 |
| ·基于内容的评分预测实验 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 个性化高考志愿推荐的实例研究 | 第54-66页 |
| ·推荐系统的应用背景 | 第54页 |
| ·基于内容和协同过滤混合算法的提出 | 第54-55页 |
| ·考生院校和专业推荐的应用实例 | 第55-65页 |
| ·考生院校推荐的应用实例 | 第55-57页 |
| ·考生专业推荐的应用实例 | 第57-61页 |
| ·混合推荐算法应用验证 | 第61-63页 |
| ·实验设计和结果分析 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·工作总结 | 第66页 |
| ·工作展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 附录 关于高考生填报志愿的调查问卷 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第75页 |
