基于用户偏好的服装个性化推荐
| 中文摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 个性化推荐算法及应用 | 第12-15页 |
| 1.2.2 服装个性化推荐 | 第15-17页 |
| 1.3 研究目的与意义 | 第17页 |
| 1.4 研究内容与技术路线 | 第17-18页 |
| 1.5 课题的创新点 | 第18-19页 |
| 1.6 论文框架 | 第19-20页 |
| 第2章 BP神经网络 | 第20-27页 |
| 2.1 人工神经网络的概述 | 第20-22页 |
| 2.1.1 人工神经网络的发展 | 第20页 |
| 2.1.2 人工神经网络的分类 | 第20-21页 |
| 2.1.3 人工神经网络的特点 | 第21-22页 |
| 2.2 BP神经网络的基本原理 | 第22-23页 |
| 2.3 BP神经网络的学习过程 | 第23-27页 |
| 第3章 基于用户偏好的服装个性化推荐模型 | 第27-36页 |
| 3.1 基于用户偏好的服装个性化推荐模型概述 | 第27-29页 |
| 3.2 服装样本的构建 | 第29-30页 |
| 3.3 获取用户对服装样本的评价表 | 第30-31页 |
| 3.4 基于BP神经网络构建用户偏好模型 | 第31-35页 |
| 3.5 预测用户对待推荐服装的偏好 | 第35-36页 |
| 第4章 女式冬季毛呢大衣个性化推荐方法 | 第36-51页 |
| 4.1 女式冬季毛呢大衣服装样本的构建 | 第36-39页 |
| 4.1.1 样本服装属性及属性值的确定 | 第36-37页 |
| 4.1.2 女式冬季毛呢大衣服装样本容量的确定 | 第37-39页 |
| 4.2 获取用户对呢大衣服装样本的评价表 | 第39-41页 |
| 4.3 基于BP神经网络的用户对呢大衣的偏好模型 | 第41-46页 |
| 4.4 预测用户对待推荐呢大衣的偏好 | 第46-51页 |
| 第5章 服装个性化推荐系统的设计与实现 | 第51-62页 |
| 5.1 系统总体设计 | 第51-53页 |
| 5.1.1 系统的结构设计 | 第51-52页 |
| 5.1.2 系统的功能模块设计 | 第52-53页 |
| 5.2 数据库设计 | 第53-56页 |
| 5.2.1 需求分析 | 第53页 |
| 5.2.2 概念设计 | 第53-54页 |
| 5.2.3 逻辑设计 | 第54-56页 |
| 5.3 系统实现 | 第56-62页 |
| 第6章 服装个性化推荐方法的验证 | 第62-73页 |
| 6.1 验证实验 | 第62-68页 |
| 6.1.1 实验对象 | 第62页 |
| 6.1.2 实验用服装类型 | 第62页 |
| 6.1.3 实验过程 | 第62页 |
| 6.1.4 实验评价指标 | 第62-63页 |
| 6.1.5 实验结果与分析 | 第63-68页 |
| 6.2 对比实验 | 第68-73页 |
| 6.2.1 实验对象 | 第69页 |
| 6.2.2 实验用服装类型 | 第69页 |
| 6.2.3 实验过程 | 第69页 |
| 6.2.4 实验评价指标 | 第69页 |
| 6.2.5 实验结果与分析 | 第69-73页 |
| 第7章 总结 | 第73-75页 |
| 7.1 结论 | 第73-74页 |
| 7.2 不足及展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第79-80页 |
| 附录 | 第80-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
