基于用户兴趣主题模型的交友推荐系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-19页 |
| 1.2.1 推荐系统研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 主题模型兴趣表示 | 第13-14页 |
| 1.2.3 协同过滤推荐 | 第14-17页 |
| 1.2.4 基于内容推荐 | 第17-18页 |
| 1.2.5 基于关联规则推荐 | 第18页 |
| 1.2.6 混合推荐 | 第18-19页 |
| 1.3 本文研究目标与内容 | 第19-20页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第20页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第20页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第20-22页 |
| 第2章 主题模型相关概念 | 第22-34页 |
| 2.1 底层特征提取 | 第23-26页 |
| 2.1.1 SIFT特征 | 第24页 |
| 2.1.2 HOG特征 | 第24-25页 |
| 2.1.3 LBP特征 | 第25-26页 |
| 2.2 中层特征建模 | 第26-28页 |
| 2.2.1 词包模型 | 第26-27页 |
| 2.2.2 文本领域中的词包模型 | 第27页 |
| 2.2.3 图像领域中的词包模型 | 第27-28页 |
| 2.3 高级语义特征 | 第28-33页 |
| 2.3.1 贝叶斯概率图模型 | 第29-30页 |
| 2.3.2 pLSA模型 | 第30-31页 |
| 2.3.3 LDA模型 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 用户兴趣主题模型 | 第34-56页 |
| 3.1 作者主题模型 | 第34-35页 |
| 3.2 用户兴趣主题模型 | 第35-37页 |
| 3.3 模型后验推断过程 | 第37-38页 |
| 3.4 测试方案 | 第38-54页 |
| 3.4.1 测试方法概述 | 第38页 |
| 3.4.2 推荐系统性能评估指标 | 第38-40页 |
| 3.4.3 性能评估实验方法 | 第40-42页 |
| 3.4.4 实验结果分析 | 第42-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第4章 交友推荐系统 | 第56-69页 |
| 4.1 推荐系统工作原理 | 第56-58页 |
| 4.2 总体架构 | 第58页 |
| 4.3 业务架构 | 第58-60页 |
| 4.3.1 功能架构 | 第58-59页 |
| 4.3.2 数据架构 | 第59-60页 |
| 4.4 功能设计 | 第60-61页 |
| 4.4.1 新用户注册 | 第60页 |
| 4.4.2 注册用户登录 | 第60页 |
| 4.4.3 上传图片 | 第60页 |
| 4.4.4 显示图片 | 第60页 |
| 4.4.5 推荐好友 | 第60页 |
| 4.4.6 添加(删除)好友 | 第60-61页 |
| 4.4.7 关键字搜索 | 第61页 |
| 4.4.8 更新个人信息 | 第61页 |
| 4.5 数据库设计 | 第61-64页 |
| 4.6 系统实现 | 第64-69页 |
| 4.6.1 网页端实现 | 第64-66页 |
| 4.6.2 安卓端实现 | 第66-68页 |
| 4.6.3 推荐结果展示 | 第68-69页 |
| 第5章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 论文总结 | 第69-70页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
