| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 选题背景 | 第14页 |
| 1.2 选题意义 | 第14页 |
| 1.3 国内外研究现状分析 | 第14-16页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 研究目标与内容 | 第16页 |
| 1.4.1 研究目标 | 第16页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第16页 |
| 1.5 研究方法与技术路线 | 第16-19页 |
| 1.5.1 研究方法 | 第16页 |
| 1.5.2 技术路线 | 第16-19页 |
| 第二章 相关技术与理论综述 | 第19-29页 |
| 2.1 推荐系统技术概述 | 第19-24页 |
| 2.1.1 推荐系统概念 | 第19-20页 |
| 2.1.2 推荐系统算法分类 | 第20-24页 |
| 2.2 中文分词的处理 | 第24-26页 |
| 2.2.1 常见的分词方法 | 第24页 |
| 2.2.2 常见的分词系统 | 第24-26页 |
| 2.3 开发技术 | 第26-28页 |
| 2.3.1 H5技术 | 第26-27页 |
| 2.3.2 数据库技术 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于改进K-means算法的农业新技术推荐 | 第29-43页 |
| 3.1 农业信息文本预处理 | 第29页 |
| 3.2 农业技术信息特征提取及权重计算 | 第29-31页 |
| 3.2.1 农业技术信息特征提取 | 第29-30页 |
| 3.2.2 农业技术信息特征权重计算 | 第30-31页 |
| 3.3 农业技术信息相似度计算 | 第31页 |
| 3.4 基于改进K-means算法的评论聚类 | 第31-34页 |
| 3.4.1 改进k-means算法原理 | 第31-32页 |
| 3.4.2 核心树的初始化过程 | 第32页 |
| 3.4.3 特征数据迭代完善核心树 | 第32-33页 |
| 3.4.4 改进的K-means算法增加核心树的鲁棒性 | 第33-34页 |
| 3.4.5 改进效果分析 | 第34页 |
| 3.5 基于HowNet的语义分析与评分预测 | 第34-40页 |
| 3.5.1 基于HowNet搭建评论极性词典 | 第34-37页 |
| 3.5.2 评论评价词的语义分析 | 第37页 |
| 3.5.3 评分预测 | 第37页 |
| 3.5.4 改进效果分析 | 第37-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-43页 |
| 第四章 推荐系统总体设计 | 第43-61页 |
| 4.1 需求分析 | 第43页 |
| 4.1.1 系统功能需求 | 第43页 |
| 4.1.2 系统性能需求 | 第43页 |
| 4.2 用例分析 | 第43-47页 |
| 4.2.1 系统整体用例图 | 第43-44页 |
| 4.2.2 功能模块用例图 | 第44-47页 |
| 4.3 推荐系统设计 | 第47-58页 |
| 4.3.1 系统设计思想 | 第47-51页 |
| 4.3.2 系统体系结构 | 第51页 |
| 4.3.3 模块功能设计 | 第51-58页 |
| 4.4 数据库设计 | 第58-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 推荐系统的实现和测试 | 第61-70页 |
| 5.1 系统开发环境 | 第61页 |
| 5.2 系统核心模块实现 | 第61-66页 |
| 5.2.1 用户注册模块 | 第61-62页 |
| 5.2.2 用户登录模块 | 第62页 |
| 5.2.3 用户管理模块 | 第62-63页 |
| 5.2.4 农业技术信息展示模块 | 第63-64页 |
| 5.2.5 农业技术信息管理模块 | 第64-65页 |
| 5.2.6 农业技术信息推荐模块 | 第65-66页 |
| 5.2.7 农业技术信息推荐反馈模块 | 第66页 |
| 5.3 系统实现与测试 | 第66-69页 |
| 5.3.1 功能测试 | 第66-69页 |
| 5.3.2 性能测试 | 第69页 |
| 5.4 本章总结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 作者简介 | 第78页 |