播存环境下基于标签的个性化推荐技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 研究目标及研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 相关研究 | 第15-28页 |
| 2.1 标签系统相关研究 | 第15-21页 |
| 2.1.1 标签的概念 | 第15-17页 |
| 2.1.2 标签的功能 | 第17页 |
| 2.1.3 标签推荐 | 第17-20页 |
| 2.1.4 标签推荐的质量 | 第20-21页 |
| 2.2 个性化内容推荐技术相关研究 | 第21-27页 |
| 2.2.1 基于内容的推荐技术 | 第21-22页 |
| 2.2.2 协同过滤推荐技术 | 第22-25页 |
| 2.2.3 个性化推荐技术评价指标 | 第25-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 播存环境下标签系统的构建 | 第28-41页 |
| 3.1 标签系统的总体设计 | 第28-29页 |
| 3.1.1 播存环境下构建标签系统的特点与要求 | 第28页 |
| 3.1.2 标签系统框架 | 第28-29页 |
| 3.2 标签清理模块 | 第29-30页 |
| 3.2.1 分词 | 第29-30页 |
| 3.2.2 词性统一 | 第30页 |
| 3.2.3 去停用词 | 第30页 |
| 3.3 标签自动生成模块 | 第30-31页 |
| 3.4 标签扩展模块 | 第31-34页 |
| 3.5 标签推荐模块 | 第34-40页 |
| 3.5.1 ρ-cf-mixed算法 | 第35-38页 |
| 3.5.2 实验结果与分析 | 第38-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 播存环境下基于标签的个性化推荐 | 第41-50页 |
| 4.1 播存环境下基于标签的个性化推荐模型 | 第41-42页 |
| 4.1.1 现有推荐技术存在的问题 | 第41页 |
| 4.1.2 推荐模型设计 | 第41-42页 |
| 4.2 基于标签的混合推荐算法 | 第42-46页 |
| 4.2.1 用户-标签偏好模块 | 第42-45页 |
| 4.2.2 基于标签的协同过滤模块 | 第45-46页 |
| 4.2.3 混合推荐模块 | 第46页 |
| 4.3 实验分析 | 第46-49页 |
| 4.3.1 数据集 | 第46-47页 |
| 4.3.2 实验方法与评价指标 | 第47页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 原型系统的设计与实现 | 第50-61页 |
| 5.1 原型系统设计 | 第50-54页 |
| 5.1.1 架构设计 | 第50-52页 |
| 5.1.2 数据库设计 | 第52-54页 |
| 5.2 系统实现 | 第54-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 论文总结 | 第61页 |
| 6.2 未来研究工作展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 硕士期间发表论文 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
