摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5页 |
第1章 绪论 | 第9-14页 |
1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
1.2 国内外研究与应用现状分析 | 第10-12页 |
1.2.1 国内外研究进展 | 第10-11页 |
1.2.2 国内推荐系统应用现状分析 | 第11-12页 |
1.3 本文的研究内容和结构 | 第12-14页 |
1.3.1 本文的研究内容 | 第12-13页 |
1.3.2 论文的结构 | 第13-14页 |
第2章 美食推荐系统需求部分 | 第14-25页 |
2.1 系统业务流程分析 | 第14-15页 |
2.2 系统需求描述 | 第15-17页 |
2.2.1 系统功能需求 | 第15-17页 |
2.2.2 系统性能需求 | 第17页 |
2.3 系统需求分析 | 第17-24页 |
2.3.1 基本推荐模型需求分析 | 第17-20页 |
2.3.2 用户推荐需求分析 | 第20-21页 |
2.3.3 用户管理需求分析 | 第21-23页 |
2.3.4 API接口需求分析 | 第23-24页 |
2.4 本章小结 | 第24-25页 |
第3章 美食推荐系统设计 | 第25-56页 |
3.1 系统功能设计 | 第25-27页 |
3.2 系统体系结构设计 | 第27-28页 |
3.3 系统数据库设计 | 第28-30页 |
3.4 系统详细设计 | 第30-55页 |
3.4.1 基本推荐模型详细设计 | 第30-36页 |
3.4.2 用户推荐详细设计 | 第36-41页 |
3.4.3 用户管理详细设计 | 第41-49页 |
3.4.4 API接口详细设计 | 第49-55页 |
3.5 本章小结 | 第55-56页 |
第4章 美食推荐系统实现 | 第56-91页 |
4.1 基本推荐模型模块的实现 | 第56-64页 |
4.1.1 数据获取模块的实现 | 第56-57页 |
4.1.2 数据清洗模块的实现 | 第57-59页 |
4.1.3 关联分析算法模块的实现 | 第59-60页 |
4.1.4 聚类分析算法模块的实现 | 第60-62页 |
4.1.5 协同过滤算法模块的实现 | 第62-64页 |
4.2 用户推荐模块的实现 | 第64-73页 |
4.2.1 历史信息获取模块的实现 | 第64-66页 |
4.2.2 模型更新模块的实现 | 第66-68页 |
4.2.3 上下文数据获取模块的实现 | 第68-70页 |
4.2.4 GBDT算法更新重排序部分的实现 | 第70-72页 |
4.2.5 推荐结果展示模块的实现 | 第72-73页 |
4.3 用户管理模块的实现 | 第73-83页 |
4.3.1 注册登录模块的实现 | 第73-76页 |
4.3.2 好友查找及按兴趣匹配模块的实现 | 第76-77页 |
4.3.3 好友添加删除模块的实现 | 第77-80页 |
4.3.4 美食邀约模块的实现 | 第80-81页 |
4.3.5 美食经验分享模块的实现 | 第81-83页 |
4.4 API接口模块的实现 | 第83-90页 |
4.4.1 身份认证模块的实现 | 第83-84页 |
4.4.2 权限下发更新模块的实现 | 第84-85页 |
4.4.3 通用模型模块的实现 | 第85-86页 |
4.4.4 领域细分模型模块的实现 | 第86-88页 |
4.4.5 商家运营数据及用户消费数据获取模块的实现 | 第88-90页 |
4.5 本章小结 | 第90-91页 |
第5章 美食推荐系统测试 | 第91-106页 |
5.1 测试方案 | 第91-92页 |
5.1.1 测试目标 | 第91页 |
5.1.2 测试范围 | 第91页 |
5.1.3 测试环境 | 第91-92页 |
5.2 系统功能测试 | 第92-104页 |
5.2.1 基本推荐模型模块功能测试 | 第92-95页 |
5.2.2 用户推荐模块功能测试 | 第95-98页 |
5.2.3 用户管理部分功能测试 | 第98-99页 |
5.2.4 API接口部分功能测试 | 第99-103页 |
5.2.5 推荐准确性功能测试 | 第103-104页 |
5.3 系统性能测试 | 第104-105页 |
5.4 测试结论 | 第105页 |
5.5 本章小结 | 第105-106页 |
结论 | 第106-107页 |
参考文献 | 第107-111页 |
致谢 | 第111-112页 |
个人简历 | 第112页 |