个性化语音康复训练推荐系统的设计与实现
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第6-7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-9页 |
| 1.3 论文研究的内容 | 第9页 |
| 1.4 论文内容安排 | 第9-11页 |
| 第二章 相关技术研究 | 第11-19页 |
| 2.1 个性化推荐系统的概述 | 第11-12页 |
| 2.2 个性化推荐系统的实现方式 | 第12-14页 |
| 2.2.1 基于规则的推荐 | 第12-13页 |
| 2.2.2 基于内容的推荐 | 第13页 |
| 2.2.3 协同过滤推荐 | 第13-14页 |
| 2.3 文本分类算法 | 第14-16页 |
| 2.3.1 概率方法 | 第14-15页 |
| 2.3.2 K-近邻算法(KNN) | 第15-16页 |
| 2.3.3 支持向量机(SVM) | 第16页 |
| 2.4 中文分词 | 第16-18页 |
| 2.4.1 基于字符串匹配的分词方法 | 第17页 |
| 2.4.2 基于理解的分词方法 | 第17页 |
| 2.4.3 基于统计的分词方法 | 第17-18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 改善关键分类词权重的TF-IDF算法 | 第19-26页 |
| 3.1 TF-IDF算法介绍 | 第19-20页 |
| 3.2 改善关键分类词权重的TF-IDF算法 | 第20-23页 |
| 3.3 实验结果 | 第23-25页 |
| 3.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 个性化语音康复训练推荐系统的设计与实现 | 第26-43页 |
| 4.1 系统总体设计 | 第26-27页 |
| 4.2 用户个性化信息管理子系统 | 第27-30页 |
| 4.2.1 用户个性化信息的收集 | 第27-29页 |
| 4.2.2 用户个性化信息的更新 | 第29-30页 |
| 4.3 用户语音训练内容推荐子系统 | 第30-39页 |
| 4.3.1 中文分词 | 第32-33页 |
| 4.3.2 样本集处理 | 第33-34页 |
| 4.3.3 关键词分类 | 第34-37页 |
| 4.3.4 网页分类 | 第37-39页 |
| 4.4 语音合成子系统 | 第39-41页 |
| 4.5 系统演示 | 第41-42页 |
| 4.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 总结与展望 | 第43-44页 |
| 5.1 总结 | 第43页 |
| 5.2 展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
