基于关联规则的软件开发推荐技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文工作 | 第10-11页 |
| ·论文结构 | 第11-14页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第14-30页 |
| ·推荐系统概述 | 第14-15页 |
| ·主要推荐技术 | 第15-24页 |
| ·协同过滤推荐 | 第15-20页 |
| ·基于内容推荐 | 第20-22页 |
| ·关联规则推荐 | 第22-23页 |
| ·聚类推荐 | 第23页 |
| ·混合推荐 | 第23-24页 |
| ·推荐系统评价指标 | 第24-27页 |
| ·准确度 | 第25-26页 |
| ·其它指标 | 第26-27页 |
| ·LABVIEW 及 G 语言编程 | 第27-29页 |
| ·LabVIEW | 第27页 |
| ·G 语言编程 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于关联规则的软件开发推荐技术 | 第30-42页 |
| ·关联规则研究 | 第30-34页 |
| ·关联规则相关概念 | 第30-31页 |
| ·关联规则分类 | 第31页 |
| ·Apriori 算法 | 第31-34页 |
| ·关联规则挖掘算法 APRIORI 算法改进 | 第34-37页 |
| ·Apriori 算法改进 | 第34-36页 |
| ·I-Apriori 算法设计 | 第36-37页 |
| ·基于关联规则的软件开发推荐技术 | 第37-41页 |
| ·软件开发关联规则模型建立 | 第38-40页 |
| ·加权计算策略提出 | 第40-41页 |
| ·推荐产生 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于关联规则的软件开发推荐系统设计与实现 | 第42-52页 |
| ·系统总体设计 | 第42-43页 |
| ·系统主要模块设计与实现 | 第43-47页 |
| ·数据采集模块 | 第43-44页 |
| ·代码分析模块 | 第44-45页 |
| ·存储模块 | 第45页 |
| ·监视模块 | 第45-46页 |
| ·推荐计算模块 | 第46页 |
| ·交互模块 | 第46-47页 |
| ·系统测试 | 第47-51页 |
| ·测试方法选择 | 第48页 |
| ·测试方案设定 | 第48页 |
| ·测试结果分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 结束语 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 研究成果 | 第60-61页 |
