协同过滤推荐算法在教务系统中的应用研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 推荐系统研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 推荐理论与相关技术 | 第15-30页 |
| 2.1 个性化推荐系统 | 第15-16页 |
| 2.2 推荐算法分析与比较 | 第16-18页 |
| 2.3 协同过滤推荐算法 | 第18-23页 |
| 2.4 基于数据挖掘的推荐 | 第23-24页 |
| 2.5 k-means聚类算法 | 第24-25页 |
| 2.6 协同过滤算法存在问题 | 第25-28页 |
| 2.7 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 推荐算法选用与实验分析 | 第30-46页 |
| 3.1 推荐算法的选用背景 | 第30页 |
| 3.2 用户相似度 | 第30-37页 |
| 3.3 实验数据预处理 | 第37-39页 |
| 3.4 实验分析 | 第39-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 系统设计实现与测试 | 第46-55页 |
| 4.1 系统分析 | 第46-47页 |
| 4.2 系统设计 | 第47-49页 |
| 4.3 实现系统相关推荐 | 第49-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 总结 | 第55-56页 |
| 5.2 展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 个人简介 | 第62页 |
