| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 数据录入方式研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 表单优化研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 背景技术及理论的研究 | 第16-30页 |
| 2.1 基于Web表单的数据录入研究 | 第16-19页 |
| 2.1.1 概述 | 第16页 |
| 2.1.2 B/S结构的系统简介 | 第16-18页 |
| 2.1.3 MVC开发模式 | 第18-19页 |
| 2.2 推荐系统理论研究 | 第19-28页 |
| 2.2.1 推荐系统的基本概念及简介 | 第19-20页 |
| 2.2.2 常见推荐算法的介绍 | 第20-26页 |
| 2.2.3 推荐算法的评价指标 | 第26-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于逆最近邻的协同过滤算法的设计 | 第30-40页 |
| 3.1 算法流程概述 | 第30-31页 |
| 3.2 数据预处理 | 第31-33页 |
| 3.2.1 常规数据预处理 | 第31-32页 |
| 3.2.2 矩阵构建 | 第32-33页 |
| 3.3 最近邻用户的获取 | 第33-36页 |
| 3.3.1 用户相似性度量 | 第33-35页 |
| 3.3.2 最近邻用户获取 | 第35-36页 |
| 3.4 推荐结果生成 | 第36-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于逆最近邻协同过滤的表单推荐录入模型的设计与研究 | 第40-48页 |
| 4.1 推荐录入引擎的设计 | 第40-43页 |
| 4.1.1 推荐引擎的架构研究 | 第40-42页 |
| 4.1.2 推荐录入引擎设计 | 第42-43页 |
| 4.2 模型的结构设计 | 第43-46页 |
| 4.2.1 设计思想及目标 | 第43-44页 |
| 4.2.2 模型总体架构及描述 | 第44-45页 |
| 4.2.3 模型工作流程 | 第45-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 实验分析及模型评估 | 第48-56页 |
| 5.1 实验准备 | 第48-49页 |
| 5.1.1 数据集 | 第48页 |
| 5.1.2 实验度量标准 | 第48-49页 |
| 5.2 仿真实验的设计 | 第49-52页 |
| 5.2.1 算法参数影响实验的设计 | 第49-50页 |
| 5.2.2 模型效果对比实验的设计 | 第50-52页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第52-54页 |
| 5.3.1 算法参数影响实验结果分析 | 第52-53页 |
| 5.3.2 模型效果对比实验结果分析 | 第53-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 总结与展望 | 第56-58页 |
| 总结 | 第56页 |
| 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第64-66页 |
| 科研工作情况 | 第64页 |
| 参与项目 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |