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基于二手房数据推荐系统的研究与实现

摘要第6-7页
abstract第7页
第1章 绪论第11-15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 主要内容和结构安排第13-15页
        1.3.1 论文主要内容第13页
        1.3.2 论文结构安排第13-15页
第2章 相关技术第15-27页
    2.1 推荐系统第15-16页
        2.1.1 推荐系统概述第15-16页
        2.1.2 推荐系统应用第16页
    2.2 用户模型与推荐对象模型第16-18页
        2.2.1 用户模型建模第16-17页
        2.2.2 推荐对象模型建模第17-18页
    2.3 推荐算法第18-23页
        2.3.1 基于内容的推荐算法第18-19页
        2.3.2 基于协同过滤的推荐算法第19-21页
        2.3.3 基于关联规则的推荐算法第21-22页
        2.3.4 混合推荐系统第22-23页
    2.4 推荐系统评价指标第23-24页
    2.5 NOSQL简介第24-26页
        2.5.1 MongoDB第24-25页
        2.5.2 NoSQL和SQL的区别第25-26页
    2.6 本章小结第26-27页
第3章 推荐系统设计第27-41页
    3.1 系统需求分析第27-28页
        3.1.1 业务需求第27页
        3.1.2 功能需求第27-28页
    3.2 系统设计第28-33页
        3.2.1 系统整体设计第28页
        3.2.2 用户交互模块第28-29页
        3.2.3 数据收集模块第29-30页
        3.2.4 数据预处理模块第30页
        3.2.5 数据存储模块第30-32页
        3.2.6 推荐引擎第32-33页
        3.2.7 推荐结果处理第33页
    3.3 离线数据处理模块设计第33-36页
        3.3.1 离线数据处理模块架构设计第34-35页
        3.3.2 离线模块功能交互图第35-36页
    3.4 在线处理模块设计第36-37页
        3.4.1 在线处理模块架构第36-37页
        3.4.2 在线处理功能交互图第37页
    3.5 数据库设计第37-40页
    3.6 本章小结第40-41页
第4章 推荐模型研究第41-55页
    4.1 传统协同过滤算法第41-43页
    4.2 基于协同聚类及协同K近邻推荐框架第43-44页
    4.3 基于信息理论的推荐模型第44-47页
        4.3.1 协同聚类第46-47页
    4.4 基于协同K近邻推荐模型第47-48页
    4.5 基于最大信息系数的混合属性相似性衡量第48-49页
    4.6 实验步骤第49-54页
        4.6.1 数据集介绍第49页
        4.6.2 实验结果及分析第49-54页
    4.7 本章小结第54-55页
第5章 推荐系统实现第55-69页
    5.1 推荐系统的环境搭建第55页
    5.2 用户交互模块的实现第55-57页
    5.3 数据收集模块的实现第57-59页
        5.3.1 房源数据收集第57-58页
        5.3.2 用户数据收集第58-59页
    5.4 离线数据处理模块的实现第59-65页
        5.4.1 数据预处理第59-62页
        5.4.2 用户行为序列抽取第62-63页
        5.4.3 用户特征表示和最大信息系数计算第63-64页
        5.4.4 离线协同聚类模型构建第64-65页
    5.5 在线实时推荐模块的实现第65-68页
        5.5.1 在线实时推荐实现流程第65-67页
        5.5.2 在线实时推荐的实现第67-68页
    5.6 本章小结第68-69页
第6章 测试第69-75页
    6.1 测试环境第69页
    6.2 黑盒测试第69-73页
        6.2.1 系统功能测试第69-72页
        6.2.2 系统性能测试第72-73页
    6.3 白盒测试第73-75页
结论与展望第75-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-83页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第83页

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