基于移动互联网交友的个性化推荐系统的设计与实现
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要结构 | 第13-14页 |
| 第二章 IOS平台介绍与推荐系统相关技术理论 | 第14-26页 |
| 2.1 IOS平台简介 | 第14-16页 |
| 2.1.1 iOS平台的发展历程 | 第14-15页 |
| 2.1.2 iOS平台的系统架构 | 第15-16页 |
| 2.2 信息检索与信息过滤 | 第16页 |
| 2.3 数据挖掘 | 第16-17页 |
| 2.4 基于内容过滤的推荐算法 | 第17-21页 |
| 2.4.1 基于内容过滤的推荐算法简介 | 第18页 |
| 2.4.2 基于内容过滤的推荐算法的推荐过程 | 第18-20页 |
| 2.4.3 基于内容过滤的优缺点 | 第20-21页 |
| 2.5 协同过滤算法 | 第21-25页 |
| 2.5.1 协同过滤算法简介 | 第21-22页 |
| 2.5.2 基于用户的协同过滤算法 | 第22-23页 |
| 2.5.3 基于项目的协同过滤算法 | 第23-24页 |
| 2.5.4 基于模型的协同过滤 | 第24-25页 |
| 2.5.5 协同过滤算法的优缺点 | 第25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 混合加权的个性化推荐算法及其模型研究 | 第26-39页 |
| 3.1 问题的描述与分析 | 第26-27页 |
| 3.2 混合加权的个性化推荐算法 | 第27-30页 |
| 3.2.1 混合加权的个性化推荐算法的基本思想 | 第27-28页 |
| 3.2.2 混合加权的个性化推荐算法的权值确定 | 第28-29页 |
| 3.2.3 混合加权的个性化推荐算法推荐流程 | 第29-30页 |
| 3.3 混合加权的个性化推荐算法的用户模型 | 第30-32页 |
| 3.3.1 用户模型的获取 | 第30-31页 |
| 3.3.2 用户兴趣模型的表示 | 第31页 |
| 3.3.3 数据模型定义 | 第31-32页 |
| 3.4 混合加权的个性化推荐算法建模 | 第32-38页 |
| 3.4.1 基于内容过滤模块 | 第32-35页 |
| 3.4.2 基于用户的协同过滤模块 | 第35-38页 |
| 3.4.3 加权综合模块 | 第38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 交友的个性化交友推荐系统的设计与实现 | 第39-54页 |
| 4.1 需求分析 | 第39-40页 |
| 4.1.1 系统需求 | 第39-40页 |
| 4.1.2 功能需求 | 第40页 |
| 4.2 设计目标 | 第40-41页 |
| 4.3 系统体系结构 | 第41-42页 |
| 4.4 服务端核心功能模块的设计与实现 | 第42-46页 |
| 4.4.1 数据预处理模块的设计与实现 | 第42-43页 |
| 4.4.2 个性化推荐模块的设计与实现 | 第43-45页 |
| 4.4.3 数据库的设计 | 第45-46页 |
| 4.5 客户端核心功能模块的设计与实现 | 第46-53页 |
| 4.5.1 客户端功能架构 | 第46-48页 |
| 4.5.2 社交互动模块的设计与实现 | 第48-50页 |
| 4.5.3 好友推荐模块的设计与实现 | 第50-51页 |
| 4.5.4 网络通信模块的设计与实现 | 第51-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 系统实验与结果分析 | 第54-57页 |
| 5.1 实验环境 | 第54页 |
| 5.2 实验数据 | 第54页 |
| 5.3 评价指标 | 第54-55页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第55-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 总结 | 第57页 |
| 6.2 展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录 | 第63-64页 |
| 图版 | 第64-65页 |
