智能电视设备端电影推荐系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 图目录 | 第10-11页 |
| 表目录 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 项目背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究与应用现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文主要内容与结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 智能电视平台与推荐系统关键技术 | 第17-29页 |
| 2.1 推荐方法 | 第17-23页 |
| 2.1.1 协同过滤推荐 | 第17-19页 |
| 2.1.2 基于内容的推荐 | 第19-20页 |
| 2.1.3 改进的贝叶斯推荐 | 第20-22页 |
| 2.1.4 其它推荐方法 | 第22-23页 |
| 2.2 用户日志收集分析 | 第23-25页 |
| 2.2.1 用户行为数据收集分析 | 第23-24页 |
| 2.2.2 电影数据收集分析 | 第24-25页 |
| 2.3 智能电视平台相关技术 | 第25-26页 |
| 2.3.1 Sqlite数据库 | 第25-26页 |
| 2.3.2 XML技术 | 第26页 |
| 2.4 推荐系统评价指标与数据集 | 第26-28页 |
| 2.4.1 评价指标 | 第26-27页 |
| 2.4.2 MovieLens数据集 | 第27页 |
| 2.4.3 20news数据集 | 第27页 |
| 2.4.4 Iris数据集 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 推荐系统需求分析与设计 | 第29-52页 |
| 3.1 概述 | 第29页 |
| 3.2 智能电视系统平台 | 第29-31页 |
| 3.3 系统需求分析 | 第31-36页 |
| 3.3.1 功能需求 | 第32-35页 |
| 3.3.2 非功能需求 | 第35-36页 |
| 3.4 系统总体方案 | 第36-40页 |
| 3.4.1 总体结构与框架设计 | 第36-38页 |
| 3.4.2 各模块关系及设计 | 第38-40页 |
| 3.5 系统模块详细设计 | 第40-51页 |
| 3.5.1 用户日志收集模块设计 | 第40-43页 |
| 3.5.2 用户日志预处理模块设计 | 第43-45页 |
| 3.5.3 用户建模模块设计 | 第45-47页 |
| 3.5.4 推荐引擎模块设计 | 第47-50页 |
| 3.5.5 Utility模块设计 | 第50-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 推荐系统实现 | 第52-68页 |
| 4.1 开发平台概述 | 第52页 |
| 4.2 用户日志引擎模块实现 | 第52-56页 |
| 4.3 推荐模块实现 | 第56-60页 |
| 4.4 Utility模块实现 | 第60-65页 |
| 4.4.1 电影数据抓取 | 第60-64页 |
| 4.4.2 DBHandler | 第64-65页 |
| 4.5 系统验证与分析 | 第65-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 总结 | 第68-69页 |
| 5.2 进一步工作展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参与项目 | 第74-76页 |
