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基于协同过滤的健康知识推荐系统的研究与应用

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-14页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-13页
    1.3 主要研究内容第13页
    1.4 论文的组织结构第13-14页
第二章 推荐系统相关理论与技术第14-26页
    2.1 推荐系统第14-19页
        2.1.1 推荐系统概述第14-15页
        2.1.2 推荐引擎的工作原理第15-16页
        2.1.3 推荐系统的分类第16-19页
    2.2 协同过滤算法第19-24页
        2.2.1 基于用户的协同过滤第20-22页
        2.2.2 基于项目的协同过滤第22-23页
        2.2.3 协同过滤算法分析第23-24页
    2.3 Mahout介绍第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第三章 基于协同过滤的健康知识推荐系统研究第26-33页
    3.1 健康知识推荐系统的特点第26页
    3.2 基于协同过滤的健康知识推荐系统分析第26-28页
        3.2.1 系统功能分析第26-27页
        3.2.2 基于协同过滤的推荐模型分析第27-28页
    3.3 协同过滤推荐系统存在的问题第28-29页
    3.4 健康知识推荐模型第29-32页
        3.4.1 健康知识推荐的精确性第29-30页
        3.4.2 健康知识推荐的实时性第30页
        3.4.3 体系结构第30-32页
    3.5 本章小结第32-33页
第四章 基于用户兴趣度的改进协同过滤算法研究第33-44页
    4.1 面向健康知识的用户兴趣特征第33-36页
        4.1.1 本文的用户兴趣特征分析第33-34页
        4.1.2 用户兴趣特征模型的建立第34-36页
    4.2 健康知识属性特征第36-37页
        4.2.1 本文的健康知识属性特征分析第36-37页
        4.2.2 健康知识属性特征模型的建立第37页
    4.3 用户对健康知识的兴趣度第37-40页
        4.3.1 用户兴趣度模型分析第37-38页
        4.3.2 用户兴趣度模型建立第38-40页
    4.4 冷启动问题的解决第40页
    4.5 数据稀疏性问题的解决第40-41页
    4.6 相似度计算方法的比较分析第41页
    4.7 算法描述第41-43页
    4.8 本章小结第43-44页
第五章 基于协同过滤的健康知识推荐系统的分析与设计第44-60页
    5.1 系统设计目标第44页
    5.2 系统需求分析第44-50页
        5.2.1 系统功能模型第44-45页
        5.2.2 系统用例分析第45-48页
        5.2.3 系统工作流程第48-50页
    5.3 系统设计第50-59页
        5.3.1 系统架构设计第50-51页
        5.3.2 显示层第51-52页
        5.3.3 日志收集层第52-53页
        5.3.4 健康知识推荐层第53-58页
            5.3.4.1 工作流程第53-54页
            5.3.4.2 推荐策略第54-56页
            5.3.4.3 个性化推荐框架第56-58页
        5.3.5 数据存储层第58-59页
    5.4 本章小结第59-60页
第六章 系统实现与算法评价第60-80页
    6.1 系统开发环境与配置第60-61页
    6.2 系统开发结构以及参数设置第61-63页
    6.3 系统功能实现第63-70页
        6.3.1 日志收集模块实现第63-65页
        6.3.2 离线推荐模块实现第65-70页
            6.3.2.1 日志处理模块实现第65-66页
            6.3.2.2 推荐引擎模块实现第66-69页
            6.3.2.3 定时离线推荐模块实现第69-70页
    6.4 系统测试第70-73页
        6.4.1 测试环境第70页
        6.4.2 功能测试第70-72页
        6.4.3 性能测试第72-73页
    6.5 推荐算法评价第73-79页
        6.5.1 实验环境与数据集第73-74页
        6.5.2 实验评价标准第74页
        6.5.3 实验方案设计第74-75页
        6.5.4 实验结果与分析第75-79页
    6.6 本章小结第79-80页
第七章 总结和展望第80-82页
    7.1 总结第80-81页
    7.2 展望第81-82页
致谢第82-83页
参考文献第83-86页

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