基于用户上下文相似度的移动应用推荐研究与实现
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第12-13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 相关技术分析 | 第14-26页 |
| 2.1 移动推荐系统 | 第14-15页 |
| 2.2 上下文感知推荐 | 第15-19页 |
| 2.3 用户相似性度量方法 | 第19-21页 |
| 2.4 张量分解算法 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-26页 |
| 3 基于用户上下文相似度的移动应用推荐算法研究 | 第26-44页 |
| 3.1 问题背景 | 第26-29页 |
| 3.2 基于用户上下文相似度的张量分解模型 | 第29-37页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第29-30页 |
| 3.2.2 算法框架 | 第30-31页 |
| 3.2.3 用户上下文相似度模型 | 第31-34页 |
| 3.2.4 移动应用基本张量模型定义 | 第34-35页 |
| 3.2.5 基于上下文相似度的张量分解模型 | 第35-37页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第37-42页 |
| 3.3.1 数据集 | 第37-38页 |
| 3.3.2 评价指标 | 第38页 |
| 3.3.3 实验设置 | 第38-39页 |
| 3.3.4 实验结果与分析 | 第39-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 4 移动应用推荐系统设计 | 第44-56页 |
| 4.1 系统设计目标 | 第44页 |
| 4.2 系统总体设计 | 第44-47页 |
| 4.3 移动应用推荐引擎设计 | 第47-51页 |
| 4.3.1 在线数据采集模块 | 第47-48页 |
| 4.3.2 离线数据处理模块 | 第48-50页 |
| 4.3.3 个性化推荐展示模块 | 第50-51页 |
| 4.4 系统基础信息管理设计 | 第51-53页 |
| 4.4.1 用户信息管理模块 | 第51-52页 |
| 4.4.2 移动应用信息管理模块 | 第52-53页 |
| 4.5 移动客户端和服务器端交互设计 | 第53-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 移动应用推荐系统实现 | 第56-72页 |
| 5.1 系统开发环境 | 第56-57页 |
| 5.2 移动客户端实现 | 第57-61页 |
| 5.2.1 用户登录注册 | 第57页 |
| 5.2.2 个性化推荐展示 | 第57-61页 |
| 5.3 Web后台管理端实现 | 第61-68页 |
| 5.3.1 用户信息管理 | 第62-63页 |
| 5.3.2 移动应用信息管理 | 第63-66页 |
| 5.3.3 推荐引擎设置 | 第66-68页 |
| 5.4 移动客户端和服务器端交互实现 | 第68-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 6 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72-73页 |
| 6.2 展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录 | 第80页 |
| A. 作者在攻读硕士学期期间发表的论文 | 第80页 |
| B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第80页 |
