个性化技术及其在数字图书馆中应用的研究
致谢 | 第1-6页 |
摘要 | 第6-8页 |
Abstract | 第8-16页 |
第1章 引言 | 第16-22页 |
·研究背景 | 第16-18页 |
·研究内容 | 第18-20页 |
·本文贡献 | 第20-21页 |
·论文结构 | 第21-22页 |
第2章 个性化信息服务研究综述 | 第22-44页 |
·现有个性化推荐系统 | 第23-26页 |
·按照推荐内容分类 | 第23-25页 |
·按照用户建模方法分类 | 第25-26页 |
·个性化推荐技术综述 | 第26-37页 |
·推荐系统形式化定义 | 第26-28页 |
·基于内容的推荐技术 | 第28页 |
·协同过滤技术 | 第28-34页 |
·基于知识的推荐技术 | 第34页 |
·基于数据挖掘的推荐技术 | 第34页 |
·混合型推荐系统 | 第34-36页 |
·推荐系统的评估 | 第36-37页 |
·推荐系统的发展趋势 | 第37-42页 |
·结合上下文信息 | 第37-38页 |
·利用多维度物品评分 | 第38页 |
·非侵入式获取用户偏好 | 第38-39页 |
·分布式推荐系统 | 第39-40页 |
·推荐系统的鲁棒性 | 第40页 |
·社会化推荐系统 | 第40-41页 |
·个人隐私保护 | 第41页 |
·其它发展趋势 | 第41-42页 |
·个性化搜索发展趋势 | 第42-43页 |
·本章小结 | 第43-44页 |
第3章 基于随机行走模型的协同过滤技术研究 | 第44-60页 |
·简介 | 第44-45页 |
·相关工作 | 第45-46页 |
·问题定义 | 第46-47页 |
·增强二部图上的吸收随机行走算法 | 第47-50页 |
·实验 | 第50-57页 |
·实验设计 | 第51页 |
·评估度量 | 第51-52页 |
·对比算法 | 第52-54页 |
·实验结果 | 第54-57页 |
·参数α影响 | 第57页 |
·本章小结 | 第57-60页 |
第4章 基于多维度评分的协同过滤技术研究 | 第60-80页 |
·简介 | 第60-61页 |
·相关工作 | 第61-63页 |
·单维度评分概率隐含语义分析模型 | 第63-65页 |
·多维度评分概率隐含语义分析模型 | 第65-70页 |
·多元高斯模型 | 第66-67页 |
·线性高斯回归模型 | 第67-70页 |
·用户多维度评分归一化 | 第70页 |
·实验 | 第70-77页 |
·数据集 | 第71-72页 |
·基于物品的算法 | 第72-73页 |
·评价策略与度量 | 第73-74页 |
·实验结果 | 第74-77页 |
·讨论 | 第77-78页 |
·CADAL阅读器中的多维度评分模块 | 第78-79页 |
·本章小结 | 第79-80页 |
第5章 基于可伸缩紧凑浏览模式树的图书实时推荐 | 第80-98页 |
·简介 | 第80-81页 |
·系统框架 | 第81页 |
·问题定义 | 第81-82页 |
·基于可伸缩紧凑浏览模式树的图书推荐 | 第82-90页 |
·可伸缩紧凑浏览模式树定义 | 第82-84页 |
·可伸缩紧凑浏览模式树的构建过程 | 第84-87页 |
·基于可伸缩紧凑浏览模式树的推荐过程 | 第87-90页 |
·实验 | 第90-97页 |
·CADAL日志数据 | 第90-92页 |
·实验设计 | 第92-93页 |
·实验结果 | 第93-97页 |
·本章小结 | 第97-98页 |
第6章 百万册图书服务平台总体框架与应用实现 | 第98-116页 |
·百万册图书服务平台总体框架 | 第98-100页 |
·基础设施接口 | 第100-102页 |
·数字图书阅读器 | 第102-103页 |
·搜索服务 | 第103-111页 |
·图书统一检索 | 第103-107页 |
·图书章节检索 | 第107-110页 |
·图书全文检索 | 第110-111页 |
·个性化空间 | 第111-114页 |
·基本服务 | 第111-112页 |
·自定义多媒体规则 | 第112-114页 |
·本章小结 | 第114-116页 |
第7章 总结与展望 | 第116-120页 |
·总结 | 第116-117页 |
·展望 | 第117-120页 |
参考文献 | 第120-140页 |
攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第140-141页 |