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基于集体智慧的标签推荐系统的设计与开发

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-22页
   ·选题背景第10-12页
     ·Web 2.0时代和集体智慧第10页
     ·信息过载第10-11页
     ·标签的流行第11-12页
   ·研究现状第12-17页
     ·国外研究现状第12-15页
     ·国内研究现状第15-17页
   ·研究方法第17-18页
   ·研究目的和意义第18-19页
   ·研究内容和结构安排第19-22页
第2章 相关理论基础和技术介绍第22-36页
   ·集体智慧第22-24页
     ·集体智慧的定义第22页
     ·集体智慧的特点第22-23页
     ·集体智慧的原则第23页
     ·社会认同理论与集体智慧第23-24页
   ·标签系统第24-30页
     ·标签系统第24-27页
     ·标签系统的基础模型第27-28页
     ·标签系统的特点第28-29页
     ·标签系统的作用第29-30页
   ·标签推荐系统和推荐技术介绍第30-36页
     ·标签推荐系统简介第30-32页
     ·标签推荐系统的分类第32页
     ·基于协同过滤的标签推荐系统第32-34页
     ·基于内容的标签推荐系统第34-35页
     ·基于混合模式的推荐系统第35-36页
第3章 标签推荐系统的算法设计第36-46页
   ·三种简单的标签推荐系统算法第37-38页
     ·PopularTags第37页
     ·ItemPopularTags第37页
     ·UserPopularTags第37-38页
   ·改进的基于内容的标签推荐(TagBaseSIM)算法第38-46页
     ·改进的基于内容的标签推荐算法第38-39页
     ·用户模型和资源模型第39-41页
     ·相似度的计算第41-42页
     ·标签聚类分析第42-44页
     ·产生推荐结果第44-46页
第4章 实验设计与结果分析第46-60页
   ·实验工具简介第46-48页
     ·SQL Server 2005简介第46-47页
     ·Weka平台简介第47-48页
   ·实验数据第48-50页
     ·Delicious数据集简介第48-49页
     ·Delicious数据集简单分析第49-50页
   ·实验评价标准第50-52页
     ·离线实验第50-51页
     ·用户调查第51-52页
     ·在线实验第52页
   ·实验设计第52-57页
     ·实验整体架构设计第52-53页
     ·聚类分析第53-55页
     ·训练集和测试集的分割第55-56页
     ·实验具体设计第56-57页
   ·实验结果分析第57-60页
第5章 标签推荐系统设计与开发第60-80页
   ·系统需求分析和总体设计第60-64页
     ·需求分析第60-61页
     ·系统功能架构第61-62页
     ·系统开发环境与技术第62-64页
   ·数据库设计第64-67页
     ·user表第64页
     ·resource表第64-65页
     ·Tag表第65页
     ·UserTaggedRes表第65页
     ·建立数据库JDBC连接第65-67页
   ·系统界面设计第67-73页
     ·主页面和标签选择页面第67-69页
     ·用户登录模块设计第69-73页
   ·数据管理页面第73-74页
     ·用户添加标签第73-74页
     ·添加资源页面第74页
   ·系统测试与效果分析第74-80页
     ·调查问卷设计及完成情况介绍第75-76页
     ·标签推荐系统用户调查情况分析第76-77页
     ·用户对标签系统设计情况分析第77-78页
     ·用户对标签推荐算法情况分析第78-79页
     ·用户对系统的改进意见情况分析第79-80页
第6章 总结与展望第80-82页
   ·论文总结和主要成果第80-81页
   ·进一步的研究和展望第81-82页
参考文献第82-86页
附录1第86-90页
附录2第90-92页
致谢第92-94页
攻读硕士学位期间科研成果第94页

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