面向数字图书馆的协同过滤推荐算法的研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-7页
目录	第7-9页
第1章 绪论	第9-16页
·研究的背景及意义	第9-10页
·国内外现状	第10-13页
·个性化数字图书馆的国内外现状	第10-12页
·个性化推荐技术的国内外现状	第12-13页
·本文的工作	第13-14页
·本文的组织结构	第14-16页
第2章 基于用户的协同过滤推荐算法的改进	第16-31页
·基于用户的协同过滤推荐方法	第16-20页
·基于用户的协同过滤推荐方法分析	第16-18页
·基于用户的协同过滤推荐方法面临的挑战	第18-20页
·基于用户的协同过滤方法存在的问题	第20-23页
·数据稀疏性问题	第20-21页
·不同用户的相似度衡量问题	第21-22页
·对未评分项目的预测评分问题	第22-23页
·改进的算法设计	第23-29页
·改进的项目评分预测方法	第23-26页
·改进的皮尔森相关系数	第26-28页
·改进的预测评分公式	第28-29页
·本章小结	第29-31页
第3章 改进的推荐算法的实验结果及分析	第31-45页
·实验数据及实验环境	第31-33页
·评价指标	第33-34页
·实验中的关键技术	第34-36页
·实验结果对比及分析	第36-41页
·用户相似度计算方法比较	第36-39页
·预测评分公式中项目邻居集大小的度量	第39-41页
·组合推荐算法	第41-43页
·本章小结	第43-45页
第4章 数字图书馆推荐系统的设计与实现	第45-56页
·系统流程介绍	第45-46页
·系统功能模块介绍	第46-48页
·实验数据集说明	第48-49页
·数字图书馆推荐系统的实现	第49-55页
·系统后台的设计开发	第49-50页
·系统前台的设计开发	第50-51页
·实验结果显示及分析	第51-55页
·本章小结	第55-56页
第5章 总结及展望	第56-59页
·研究工作的总结	第56-57页
·未来工作的展望	第57-59页
致谢	第59-60页
参考文献	第60-63页
攻读硕士学位期间发表论文及参加科研项目	第63页