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 |