基于用户行为的电子书籍推荐系统研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究内容与组织结构 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 相关研究综述 | 第16-30页 |
| 2.1 个性化推荐技术 | 第16-23页 |
| 2.1.1 推荐引擎 | 第17-18页 |
| 2.1.2 协同过滤推荐算法 | 第18-21页 |
| 2.1.3 基于隐因子模型的推荐算法 | 第21页 |
| 2.1.4 朴素贝叶斯分离推荐算法 | 第21-23页 |
| 2.2 用户行为反馈技术 | 第23-26页 |
| 2.2.1 用户行为显式反馈 | 第23-24页 |
| 2.2.2 用户行为隐式反馈 | 第24-26页 |
| 2.3 情感分析技术 | 第26-28页 |
| 2.3.1 词语的情感极性判断 | 第26-27页 |
| 2.3.2 情感倾向分析方法 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 3 用户阅读行为数据预处理 | 第30-40页 |
| 3.1 用户行为预处理架构 | 第30-31页 |
| 3.2 用户行为数据预处理 | 第31-33页 |
| 3.3 用户阅读隐式行为分析 | 第33-37页 |
| 3.3.1 read和deleted数据分析 | 第33-34页 |
| 3.3.2 用户阅读书籍次数与书籍阅读时长分析 | 第34-37页 |
| 3.3.3 用户阅读速度数据分析 | 第37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-40页 |
| 4 推荐系统构建 | 第40-54页 |
| 4.1 平均阅读时长的建模 | 第40-42页 |
| 4.2 阅读速度建模 | 第42-43页 |
| 4.3 时长-速度模型构建 | 第43-44页 |
| 4.4 情感分析模块 | 第44-49页 |
| 4.4.1 数据获取与处理 | 第45-46页 |
| 4.4.2 情感字典构建 | 第46-47页 |
| 4.4.3 情感分析算法 | 第47-49页 |
| 4.5 基于用户行为的书籍推荐系统 | 第49-53页 |
| 4.5.1 相似度计算 | 第50-51页 |
| 4.5.2 寻找相似用户 | 第51页 |
| 4.5.3 书籍推荐 | 第51-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 实验评估与结果分析 | 第54-60页 |
| 5.1 数据行为预处理过程 | 第54-55页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第54页 |
| 5.1.2 任务执行花费时间 | 第54-55页 |
| 5.2 权值选取 | 第55-57页 |
| 5.2.1 时长与速度权值的选取 | 第55-56页 |
| 5.2.2 情感模型与时长速度模型权值选取 | 第56-57页 |
| 5.3 基于用户行为的推荐系统结果评估 | 第57-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 6 结论与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 结论 | 第60页 |
| 6.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 作者间接及读研期间主要科研成果 | 第68-69页 |
