基于用户历史数据及产品评论的推荐系统的设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 相关算法介绍 | 第14-22页 |
| 2.1 个性化推荐算法综述 | 第14-20页 |
| 2.1.1 基于关联规则的推荐 | 第14-15页 |
| 2.1.2 基于内容的推荐 | 第15页 |
| 2.1.3 基于相似度的协同过滤推荐 | 第15-17页 |
| 2.1.4 使用降维技术的推荐算法 | 第17-19页 |
| 2.1.5 基于扩散的推荐算法 | 第19-20页 |
| 2.1.6 基于社会关系的推荐 | 第20页 |
| 2.2 情感分析算法综述 | 第20-21页 |
| 2.2.1 基于情感词典的文本情感分析 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基于机器学习的文本情感分析 | 第21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 需求分析 | 第22-32页 |
| 3.1 功能性需求分析 | 第22-30页 |
| 3.1.1 用场景介绍 | 第22页 |
| 3.1.2 系统实现目标 | 第22页 |
| 3.1.3 功能性需求分析 | 第22-30页 |
| 3.2 非功能性需求分析 | 第30-31页 |
| 3.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 系统概要设计 | 第32-40页 |
| 4.1 技术架构设计 | 第32页 |
| 4.2 功能模块设计 | 第32-35页 |
| 4.3 模块详细说明 | 第35-36页 |
| 4.3.1 登录注册模块 | 第35页 |
| 4.3.2 个人信息管理模块 | 第35页 |
| 4.3.3 查询推荐结果模块 | 第35页 |
| 4.3.4 算法执行模块 | 第35页 |
| 4.3.5 用户管理模块 | 第35-36页 |
| 4.4 数据库设计 | 第36-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 系统详细设计与实现 | 第40-94页 |
| 5.1 项目总体架构 | 第40页 |
| 5.2 算法设计 | 第40-49页 |
| 5.2.1 研究目的和意义 | 第41-42页 |
| 5.2.2 整体流程 | 第42-44页 |
| 5.2.3 协同过滤 | 第44-45页 |
| 5.2.4 情感分析 | 第45-49页 |
| 5.2.5 最终权值确定 | 第49页 |
| 5.3 算法结果评估 | 第49-52页 |
| 5.3.1 数据描述 | 第49-50页 |
| 5.3.2 数据预处理 | 第50-52页 |
| 5.3.3 评测指标 | 第52页 |
| 5.3.4 推荐结果 | 第52页 |
| 5.4 算法执行模块的实现 | 第52-71页 |
| 5.4.1 协同过滤算法实现 | 第53-56页 |
| 5.4.2 数据爬取 | 第56-60页 |
| 5.4.3 主客观句分类 | 第60-63页 |
| 5.4.4 情感分析 | 第63-71页 |
| 5.4.5 综合算法模块 | 第71页 |
| 5.5 登录注册模块的设计与实现 | 第71-80页 |
| 5.5.1 注册 | 第72-75页 |
| 5.5.2 登录 | 第75-79页 |
| 5.5.3 登录拦截器 | 第79-80页 |
| 5.6 个人信息管理模块的设计与实现 | 第80-83页 |
| 5.6.1 编辑个人信息 | 第80-81页 |
| 5.6.2 修改密码 | 第81-83页 |
| 5.7 查询推荐结果模块的设计与实现 | 第83-87页 |
| 5.8 用户管理模块的设计与实现 | 第87-93页 |
| 5.8.1 添加用户模块 | 第87-89页 |
| 5.8.2 删除用户模块 | 第89-91页 |
| 5.8.3 编辑用户模块 | 第91页 |
| 5.8.4 查看用户信息模块 | 第91-93页 |
| 5.9 本章小结 | 第93-94页 |
| 第六章 总结与展望 | 第94-96页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第94-95页 |
| 6.2 问题和展望 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-98页 |
| 致谢 | 第98页 |
