在线文档推荐算法的研究与改进
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第14页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 相关理论概述 | 第16-26页 |
| 2.1 网络爬虫 | 第16-17页 |
| 2.2 数据处理 | 第17-18页 |
| 2.3 转移概率矩阵 | 第18-20页 |
| 2.4 在线推荐 | 第20页 |
| 2.5 推荐算法 | 第20-25页 |
| 2.5.1 协同过滤推荐算法 | 第21-23页 |
| 2.5.2 基于内容的推荐算法 | 第23-24页 |
| 2.5.3 混合推荐算法 | 第24页 |
| 2.5.4 热点推荐算法 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 数据处理 | 第26-32页 |
| 3.1 数据分析 | 第26-27页 |
| 3.2 清洗规则 | 第27-28页 |
| 3.3 清洗流程 | 第28-30页 |
| 3.3.1 流程简介 | 第28-29页 |
| 3.3.2 实现步骤 | 第29-30页 |
| 3.4 清洗结果 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 在线文档推荐算法 | 第32-56页 |
| 4.1 数据准备 | 第32-33页 |
| 4.2 算法实验 | 第33-51页 |
| 4.2.1 算法设计思路 | 第33-35页 |
| 4.2.2 基于物品的协同过滤算法 | 第35-41页 |
| 4.2.3 优化改进的协同过滤算法 | 第41-48页 |
| 4.2.3.1 数据预处理 | 第41-42页 |
| 4.2.3.2 转移概率矩阵 | 第42-43页 |
| 4.2.3.3 推荐思路设计 | 第43-46页 |
| 4.2.3.4 改进算法总结 | 第46-48页 |
| 4.2.4 热点推荐算法 | 第48-51页 |
| 4.3 混合推荐策略 | 第51页 |
| 4.4 算法程序框架 | 第51-55页 |
| 4.4.1 程序类结构图 | 第51-54页 |
| 4.4.2 程序接口说明 | 第54-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 实验结果对比与分析 | 第56-61页 |
| 5.1 算法评价标准 | 第56-58页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第58-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 系统设计与应用 | 第61-69页 |
| 6.1 推荐系统设计 | 第61-64页 |
| 6.2 文档可视化 | 第64-68页 |
| 6.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 第七章 全文总结与展望 | 第69-72页 |
| 7.1 概述总结 | 第69-70页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第76-77页 |
