技术文章个性化推荐系统设计与实现
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关理论与关键技术 | 第15-25页 |
| 2.1 个性化推荐系统概述 | 第15-18页 |
| 2.1.1 推荐系统简介 | 第15-16页 |
| 2.1.2 主流推荐算法介绍 | 第16-17页 |
| 2.1.3 推荐系统的评测指标 | 第17-18页 |
| 2.2 主题模型概述 | 第18-21页 |
| 2.2.1 主题模型简介 | 第18页 |
| 2.2.2 传统主题模型 | 第18-19页 |
| 2.2.3 隐狄利克雷分布 | 第19-21页 |
| 2.3 中文文本分类技术概述 | 第21-24页 |
| 2.3.1 文本分类流程 | 第21-22页 |
| 2.3.2 特征选择 | 第22-23页 |
| 2.3.3 分类器的性能度量 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 技术文章个性化推荐系统总体设计 | 第25-35页 |
| 3.1 推荐系统设计目标 | 第25页 |
| 3.2 推荐系统外围架构 | 第25-27页 |
| 3.2.1 Web交互系统 | 第26页 |
| 3.2.2 日志系统 | 第26-27页 |
| 3.3 推荐系统总体结构 | 第27-34页 |
| 3.3.1 推荐系统架构 | 第27页 |
| 3.3.2 推荐系统运行流程 | 第27-29页 |
| 3.3.3 推荐系统功能模块设计 | 第29-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 技术文章个性化推荐系统详细设计与实现 | 第35-56页 |
| 4.1 系统设计和运行环境 | 第35页 |
| 4.2 后台数据库设计 | 第35-38页 |
| 4.3 Web交互系统设计与实现 | 第38-43页 |
| 4.4 数据采集模块设计与实现 | 第43-45页 |
| 4.5 数据预处理模块设计与实现 | 第45-46页 |
| 4.6 技术文章主题模型构建与预测模块设计与实现 | 第46-51页 |
| 4.7 用户兴趣模型构建模块设计与实现 | 第51-52页 |
| 4.8 技术文章推荐列表生成模块设计与实现 | 第52-53页 |
| 4.9 技术文章分类模块设计与实现 | 第53-55页 |
| 4.10 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 功能测试与性能评测 | 第56-65页 |
| 5.1 系统的功能测试 | 第56-60页 |
| 5.1.1 测试目标与测试环境 | 第56页 |
| 5.1.2 用户兴趣建模 | 第56-57页 |
| 5.1.3 技术文章主题模型构建及预测 | 第57-58页 |
| 5.1.4 推荐列表生成 | 第58-59页 |
| 5.1.5 技术文章分类训练及预测 | 第59-60页 |
| 5.1.6 前端交互展示 | 第60页 |
| 5.2 系统的性能评测 | 第60-64页 |
| 5.2.1 技术文章分类性能评测 | 第60-63页 |
| 5.2.2 推荐系统性能评测 | 第63-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 工作总结 | 第65页 |
| 6.2 工作展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 在校期间参与的科研项目 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
