| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3 本文要解决的关键问题 | 第14-15页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第15-18页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第18-20页 |
| 2 相关研究工作综述 | 第20-29页 |
| 2.1 饮食挖掘研究概述 | 第20-22页 |
| 2.1.1 饮食文化研究概述 | 第20-21页 |
| 2.1.2 饮食偏好研究概述 | 第21-22页 |
| 2.2 评论挖掘研究概述 | 第22-25页 |
| 2.2.1 评论属性抽取研究概述 | 第22-24页 |
| 2.2.2 评论的属性级情感分析研究概述 | 第24-25页 |
| 2.3 用户兴趣建模研究概述 | 第25-26页 |
| 2.3.1 基于关键词的用户兴趣建模研究概述 | 第25页 |
| 2.3.2 基于概念的用户兴趣建模研究概述 | 第25-26页 |
| 2.3.3 基于语义的用户兴趣建模研究概述 | 第26页 |
| 2.4 信息推荐研究概述 | 第26-28页 |
| 2.4.1 基于内容的信息推荐研究概述 | 第26-27页 |
| 2.4.2 基于规则的信息推荐研究概述 | 第27页 |
| 2.4.3 基于协同过滤的信息推荐研究概述 | 第27-28页 |
| 2.5 研究现状总结 | 第28-29页 |
| 3 基于用户生成内容的各地区用户饮食偏好挖掘研究 | 第29-49页 |
| 3.1 研究思路 | 第29-30页 |
| 3.2 饮食偏好挖掘关键技术描述 | 第30-36页 |
| 3.2.1 饮食关注度的度量 | 第30-31页 |
| 3.2.2 饮食属性抽取方法 | 第31-32页 |
| 3.2.3 基于属性级情感分析的饮食满意度量化方法 | 第32-36页 |
| 3.3 实验与结果分析 | 第36-48页 |
| 3.3.1 实验数据概述 | 第36-37页 |
| 3.3.2 结果评估方法 | 第37-38页 |
| 3.3.3 实验结果与分析 | 第38-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 4 基于用户生成内容的个体用户饮食兴趣建模研究 | 第49-57页 |
| 4.1 研究思路 | 第49页 |
| 4.2 用户饮食兴趣模型构建关键技术描述 | 第49-51页 |
| 4.3 实验与结果分析 | 第51-56页 |
| 4.3.1 实验数据概述 | 第51页 |
| 4.3.2 结果评估方法 | 第51-52页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第52-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 基于用户饮食偏好的餐馆信息推荐研究 | 第57-71页 |
| 5.1 研究思路 | 第57-58页 |
| 5.2 餐馆信息推荐关键技术描述 | 第58-60页 |
| 5.2.1 餐馆信息模型的表示 | 第58页 |
| 5.2.2 餐馆信息推荐方法 | 第58-60页 |
| 5.3 实验与结果分析 | 第60-69页 |
| 5.3.1 实验数据概述 | 第60页 |
| 5.3.2 结果评估方法 | 第60-61页 |
| 5.3.3 实验结果与分析 | 第61-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 6 研究结论与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 研究总结 | 第71-72页 |
| 6.2 研究展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-83页 |
| 附录 | 第83页 |