英文短文本相似性研究及在图书推荐中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 引言 | 第7-10页 |
| ·电子商务推荐系统的研究背景 | 第7页 |
| ·当前推荐系统存在的问题 | 第7-8页 |
| ·研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·论文主要研究的内容 | 第9-10页 |
| 2 推荐系统及其相关理论 | 第10-18页 |
| ·推荐系统概述 | 第10-15页 |
| ·推荐系统的概念 | 第10页 |
| ·推荐系统的作用 | 第10页 |
| ·推荐系统实现的类别 | 第10-13页 |
| ·基于内容的推荐系统 | 第11页 |
| ·基于聚类技术的推荐系统 | 第11-12页 |
| ·基于贝叶斯网络的推荐系统 | 第12页 |
| ·基于关联规则的推荐系统 | 第12页 |
| ·基于协同过滤技术的推荐系统 | 第12-13页 |
| ·基于混合型的推荐系统 | 第13页 |
| ·推荐系统的系统构成 | 第13页 |
| ·推荐系统的工作流程 | 第13-15页 |
| ·基于内容推荐系统的关键技术 | 第15-18页 |
| ·文本相似性技术 | 第15-16页 |
| ·自然语言的概念 | 第15页 |
| ·短文本分析技术 | 第15-16页 |
| ·短文本处理技术的层次 | 第16页 |
| ·主题词获取技术 | 第16-18页 |
| ·术语的概念和特点 | 第16页 |
| ·术语获取及方法 | 第16-17页 |
| ·计算机领域术语获取的必要性 | 第17-18页 |
| 3 计算机类主题词获取技术 | 第18-27页 |
| ·概述 | 第18页 |
| ·获取语料库 | 第18-20页 |
| ·分词、去停止词等预处理过程 | 第20页 |
| ·根据规则获取术语 | 第20-23页 |
| ·根据统计方法获取术语 | 第23-25页 |
| ·实验分析 | 第25-27页 |
| 4 图书推荐算法研究 | 第27-37页 |
| ·概述 | 第27页 |
| ·构建DMOZ树 | 第27-29页 |
| ·处理DMOZ树 | 第29-31页 |
| ·插入图书节点 | 第31-32页 |
| ·图书描述比较 | 第32-35页 |
| ·形成推荐 | 第35-37页 |
| 5 推荐系统设计与实现 | 第37-53页 |
| ·系统总体设计 | 第37-38页 |
| ·数据库设计 | 第38-43页 |
| ·数据库概念模型 | 第38-40页 |
| ·数据库逻辑模型 | 第40页 |
| ·数据库物理模型 | 第40-43页 |
| ·离线推荐数据产生系统 | 第43-45页 |
| ·图书网站的设计 | 第45-51页 |
| ·系统需求分析 | 第45-46页 |
| ·总体架构 | 第46-47页 |
| ·数据链接层 | 第47-48页 |
| ·业务逻辑层 | 第48页 |
| ·业务功能模块 | 第48-51页 |
| ·顾客功能模块 | 第48页 |
| ·员工功能模块 | 第48页 |
| ·图书功能模块 | 第48-49页 |
| ·角色功能模块 | 第49页 |
| ·订单功能模块 | 第49-51页 |
| ·表现层 | 第51页 |
| ·系统运行结果 | 第51-53页 |
| 6 结果与讨论 | 第53-55页 |
| ·结果 | 第53页 |
| ·讨论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 个人简介 | 第58-59页 |
| 导师简介 | 第59-60页 |
| 获得成果目录清单 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
