基于时间和空间的推荐方法研究以及应用
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第一章 引言 | 第6-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第6-7页 |
| 1.2 研究现状 | 第7-9页 |
| 1.3 研究内容 | 第9-10页 |
| 1.4 论文结构 | 第10-12页 |
| 第二章 汽车维修信息与推荐系统 | 第12-21页 |
| 2.1 网络推荐系统 | 第12-13页 |
| 2.2 汽车维修信息与推荐系统 | 第13-14页 |
| 2.3 个性化推荐系统的框架 | 第14-15页 |
| 2.4 常用的推荐算法 | 第15-18页 |
| 2.4.1 协同过滤推荐算法 | 第15-16页 |
| 2.4.2 基于内容的推荐算法 | 第16-17页 |
| 2.4.3 基于图结构的推荐算法 | 第17-18页 |
| 2.5 个性化推荐算法的评价指标 | 第18-19页 |
| 2.6 本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 基于时间的推荐算法 | 第21-29页 |
| 3.1 协同过滤推荐方法 | 第21-22页 |
| 3.2 带有时间的用户-项目评分表的相似度 | 第22-24页 |
| 3.3 算法的框架 | 第24-26页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第26-28页 |
| 3.4.1 数据集 | 第26页 |
| 3.4.2 评价方法 | 第26页 |
| 3.4.3 实验结果 | 第26-28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于地理信息的推荐算法 | 第29-38页 |
| 4.1 地理信息对推荐的影响 | 第29-30页 |
| 4.2 相似度与地理信息的结合 | 第30-32页 |
| 4.2.1 用户间的相似度 | 第30页 |
| 4.2.2 地理距离 | 第30-31页 |
| 4.2.3 相似度与地理距离的结合 | 第31-32页 |
| 4.3 算法框架 | 第32-34页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第34-37页 |
| 4.4.1 数据集 | 第34-35页 |
| 4.4.2 评价指标 | 第35页 |
| 4.4.3 实验结果 | 第35-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 汽车维修推荐系统 | 第38-61页 |
| 5.1 系统需求分析 | 第38-39页 |
| 5.2 系统的框架设计 | 第39-41页 |
| 5.3 系统的主要模块 | 第41-46页 |
| 5.4 在线咨询与推荐 | 第46-49页 |
| 5.5 在线推荐 | 第49-51页 |
| 5.5.1 动态推荐 | 第50页 |
| 5.5.2 地理推荐 | 第50-51页 |
| 5.6 系统实现与功能测试 | 第51-59页 |
| 5.6.1 安装界面 | 第51-52页 |
| 5.6.2 登录界面 | 第52-53页 |
| 5.6.3 注册界面 | 第53页 |
| 5.6.4 忘记密码 | 第53-54页 |
| 5.6.5 咨询模块 | 第54-55页 |
| 5.6.6 在线咨询 | 第55-56页 |
| 5.6.7 动态推荐 | 第56-57页 |
| 5.6.8 维修点推荐 | 第57-58页 |
| 5.6.9 用户评价 | 第58-59页 |
| 5.7 测试结果 | 第59-60页 |
| 5.8 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文与参加的研究工作 | 第69-70页 |
