基于阅读兴趣的社交网络推荐系统的设计与实现
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 存在问题 | 第14-15页 |
| 1.4 解决思路 | 第15-16页 |
| 1.5 研究意义 | 第16页 |
| 1.6 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 2 兴趣推荐技术的优选及解决途径的确立 | 第18-30页 |
| 2.1 文本分类技术的优选 | 第18-24页 |
| 2.1.1 文本训练样本集 | 第18-19页 |
| 2.1.2 文本特征选择 | 第19-22页 |
| 2.1.3 文本模型表示 | 第22-24页 |
| 2.2 阅读兴趣挖掘技术的优选 | 第24-27页 |
| 2.2.1 建立阅读兴趣模型 | 第24-25页 |
| 2.2.2 更新阅读兴趣模型 | 第25-27页 |
| 2.3 个性化推荐技术的选择 | 第27-29页 |
| 2.3.1 基于热度的推荐算法 | 第27页 |
| 2.3.2 协同过滤推荐算法 | 第27-28页 |
| 2.3.3 基于内容推荐算法 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 业务分析与系统需求定义 | 第30-40页 |
| 3.1 需求调研 | 第30-33页 |
| 3.1.1 同类产品调研 | 第30-31页 |
| 3.1.2 目标用户调研 | 第31-33页 |
| 3.2 业务分析 | 第33-35页 |
| 3.2.1 业务描述 | 第33-34页 |
| 3.2.2 业务用例分析 | 第34-35页 |
| 3.3 功能需求定义 | 第35-37页 |
| 3.3.1 社交系统的功能定义 | 第36-37页 |
| 3.3.2 推荐系统的功能定义 | 第37页 |
| 3.4 非功能性需求定义 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小节 | 第38-40页 |
| 4 推荐系统关键算法的逻辑设计 | 第40-56页 |
| 4.1 文本分类算法的设计 | 第40-48页 |
| 4.1.1 文本预处理 | 第41页 |
| 4.1.2 特征提取 | 第41-44页 |
| 4.1.3 文本分类器 | 第44-48页 |
| 4.2 用户阅读兴趣挖掘的设计 | 第48-53页 |
| 4.2.1 用户数据收集 | 第48-50页 |
| 4.2.2 用户模型建立与更新 | 第50-53页 |
| 4.3 个性化推荐算法的设计 | 第53-54页 |
| 4.3.1 文章推荐的设计 | 第53-54页 |
| 4.3.2 用户推荐的设计 | 第54页 |
| 4.4 本章小节 | 第54-56页 |
| 5 推荐系统的设计与实现 | 第56-72页 |
| 5.1 系统架构设计 | 第56-59页 |
| 5.1.1 架构设计 | 第56-58页 |
| 5.1.2 功能模块划分 | 第58-59页 |
| 5.2 系统开发与运行环境 | 第59页 |
| 5.3 系统数据库设计 | 第59-62页 |
| 5.4 系统推荐模块的实现 | 第62-70页 |
| 5.4.1 数据获取模块 | 第63-64页 |
| 5.4.2 文本分类的实现 | 第64-65页 |
| 5.4.3 用户阅读兴趣挖掘的实现 | 第65-67页 |
| 5.4.4 推荐策略的实现 | 第67-70页 |
| 5.5 本章小节 | 第70-72页 |
| 6 推荐方案的验证 | 第72-82页 |
| 6.1 文本分类验证 | 第72-75页 |
| 6.1.1 测试数据与评价标准 | 第72-73页 |
| 6.1.2 文章分类性能测试 | 第73-74页 |
| 6.1.3 结果分析 | 第74-75页 |
| 6.2 用户阅读兴趣挖掘验证 | 第75-78页 |
| 6.2.1 单天的阅读兴趣 | 第76页 |
| 6.2.2 短期的阅读兴趣 | 第76-77页 |
| 6.2.3 长期的阅读兴趣 | 第77-78页 |
| 6.2.4 结果分析 | 第78页 |
| 6.3 推荐结果验证 | 第78-81页 |
| 6.3.1 文章推荐验证 | 第78-80页 |
| 6.3.2 好友推荐验证 | 第80-81页 |
| 6.3.3 结果分析 | 第81页 |
| 6.4 本章小节 | 第81-82页 |
| 7 总结与展望 | 第82-84页 |
| 7.1 总结 | 第82页 |
| 7.2 未来展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-86页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第86-90页 |
| 学位论文数据集 | 第90页 |
