基于知识图谱的新闻推荐系统的研究与实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 主要技术介绍 | 第16-26页 |
| 2.1 推荐技术 | 第16-18页 |
| 2.2 知识图谱 | 第18-20页 |
| 2.3 词向量及卷积神经网络 | 第20-22页 |
| 2.4 Web前后端技术 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 知识图谱的构建 | 第26-32页 |
| 3.1 数据集介绍 | 第26页 |
| 3.2 三元组抽取 | 第26-30页 |
| 3.3 知识存储 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 新闻推荐模型的构建与训练 | 第32-40页 |
| 4.1 用户兴趣向量的计算 | 第32-33页 |
| 4.2 推荐模型的构建 | 第33-35页 |
| 4.3 实验方法及结果分析 | 第35-39页 |
| 4.3.1 实验方法 | 第35-36页 |
| 4.3.2 推荐模型的训练 | 第36-37页 |
| 4.3.3 评价标准 | 第37页 |
| 4.3.4 实验结果分析 | 第37-39页 |
| 4.4 本章小节 | 第39-40页 |
| 第5章 新闻推荐系统的需求分析与总体设计 | 第40-57页 |
| 5.1 系统需求分析 | 第40-47页 |
| 5.1.1 功能需求 | 第40页 |
| 5.1.2 性能需求 | 第40页 |
| 5.1.3 用例分析 | 第40-44页 |
| 5.1.4 数据流分析 | 第44-47页 |
| 5.2 系统架构设计 | 第47-48页 |
| 5.3 系统功能模块设计 | 第48-51页 |
| 5.3.1 客户端模块设计 | 第49-50页 |
| 5.3.2 管理端模块设计 | 第50-51页 |
| 5.4 系统数据库设计 | 第51-56页 |
| 5.4.1 核心业务ER模型设计 | 第51-53页 |
| 5.4.2 数据库表设计 | 第53-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 新闻推荐系统的详细设计与实现 | 第57-76页 |
| 6.1 核心类设计 | 第57-58页 |
| 6.2 注册登录模块的详细设计与实现 | 第58-61页 |
| 6.3 新闻推荐模块的详细设计与实现 | 第61-64页 |
| 6.4 新闻浏览模块的详细设计与实现 | 第64-65页 |
| 6.5 个人中心的详细设计与实现 | 第65-66页 |
| 6.6 新闻管理模块的详细设计与实现 | 第66-68页 |
| 6.7 用户管理模块的详细设计与实现 | 第68-69页 |
| 6.8 角色管理模块的详细设计与实现 | 第69-70页 |
| 6.9 权限管理模块的详细设计与实现 | 第70-71页 |
| 6.10 数据统计模块的详细设计与实现 | 第71-72页 |
| 6.11 系统部署 | 第72-73页 |
| 6.12 系统测试 | 第73-75页 |
| 6.12.1 功能测试 | 第73-74页 |
| 6.12.2 性能测试 | 第74-75页 |
| 6.13 本章小结 | 第75-76页 |
| 第7章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 7.1 工作总结 | 第76页 |
| 7.2 未来展望 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第83页 |
