| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 全文搜索引擎研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 个性化推荐系统研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第13页 |
| 1.5 论文结构 | 第13-16页 |
| 第2章 搜索及推荐相关原理和技术 | 第16-34页 |
| 2.1 全文搜索原理 | 第16-24页 |
| 2.2 个性化推荐系统原理 | 第24-25页 |
| 2.3 常用的推荐算法 | 第25-33页 |
| 2.3.1 基于人口统计学的推荐算法 | 第25-27页 |
| 2.3.2 基于内容的推荐算法 | 第27-28页 |
| 2.3.3 协同过滤推荐算法 | 第28-33页 |
| 2.4 ElasticSearch开源搜索引擎 | 第33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 IBCFR算法和CBR算法的改进 | 第34-42页 |
| 3.1 IBCFR算法和CBR算法存在的问题 | 第34页 |
| 3.2 IBCFR算法的改进 | 第34-36页 |
| 3.3 CBR算法的改进 | 第36-37页 |
| 3.4 实验验证 | 第37-41页 |
| 3.4.1 评价指标 | 第37-39页 |
| 3.4.2 实验数据来源 | 第39页 |
| 3.4.3 衰减因子 α 的确定 | 第39页 |
| 3.4.4 与改进前IBCFR算法的对比 | 第39-41页 |
| 3.4.5 与改进前的CBR算法的对比 | 第41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于ElasticSearch的教育资源推荐系统分析与设计 | 第42-62页 |
| 4.1 搜索推荐系统需求分析 | 第42-47页 |
| 4.1.1 系统设计目标 | 第44页 |
| 4.1.2 系统用例图及用例描述 | 第44-46页 |
| 4.1.3 功能及性能需求 | 第46-47页 |
| 4.2 搜索推荐系统的总体设计 | 第47-57页 |
| 4.2.1 系统架构 | 第47-49页 |
| 4.2.2 系统流程 | 第49-50页 |
| 4.2.3 基于ElasticSearch搜索引擎的设计 | 第50-53页 |
| 4.2.4 教育资源个性化推荐系统模型 | 第53-54页 |
| 4.2.5 针对冷启动问题的推荐策略选取 | 第54-56页 |
| 4.2.6 不同场景下自适应推荐策略 | 第56-57页 |
| 4.3 搜索推荐系统关键功能模块设计 | 第57-61页 |
| 4.3.1 关键词搜索模块设计 | 第58页 |
| 4.3.2 资源筛选模块设计 | 第58-59页 |
| 4.3.3 类似资源模块设计 | 第59页 |
| 4.3.4 看了又看模块设计 | 第59-60页 |
| 4.3.5 买了又买模块设计 | 第60页 |
| 4.3.6 资源推荐模块设计 | 第60-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 基于ElasticSearch的教育资源推荐系统的实现 | 第62-74页 |
| 5.1 系统部署 | 第62-63页 |
| 5.2 全文搜索系统的实现 | 第63-70页 |
| 5.2.1 中文分词及同义词查询的实现 | 第63-67页 |
| 5.2.2 数据导入模块的实现 | 第67-68页 |
| 5.2.3 查询结果关键字高亮的实现 | 第68-69页 |
| 5.2.4 搜索结果排序优化的实现 | 第69页 |
| 5.2.5 资源筛选模块的实现 | 第69-70页 |
| 5.3 个性化推荐系统的实现 | 第70-73页 |
| 5.3.1 自适应推荐策略的实现 | 第70-71页 |
| 5.3.2 类似资源模块的实现效果 | 第71-72页 |
| 5.3.3 看了又看模块的实现效果 | 第72页 |
| 5.3.4 买了又买模块的实现效果 | 第72-73页 |
| 5.3.5 资源推荐模块的实现效果 | 第73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术成果 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
