基于教育资源的推荐系统研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究意义与目标 | 第12-13页 |
| 1.4 论文研究内容 | 第13页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关理论及关键技术 | 第15-27页 |
| 2.1 推荐系统概述 | 第15页 |
| 2.2 推荐系统结构 | 第15-21页 |
| 2.2.1 用户建模 | 第16-19页 |
| 2.2.2 推荐对象模型 | 第19-20页 |
| 2.2.3 推荐系统的评估 | 第20-21页 |
| 2.3 相关推荐算法 | 第21-26页 |
| 2.3.1 基于内容的推荐 | 第22-23页 |
| 2.3.2 协同过滤推荐 | 第23-25页 |
| 2.3.3 基于关联规则的推荐 | 第25页 |
| 2.3.4 混合推荐 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 系统需求分析和总体设计 | 第27-38页 |
| 3.1 设计目标 | 第27页 |
| 3.2 系统需求分析 | 第27-30页 |
| 3.2.1 用户分析 | 第27-28页 |
| 3.2.2 功能需求分析 | 第28-29页 |
| 3.2.3 性能需求分析 | 第29-30页 |
| 3.3 系统总体设计 | 第30-37页 |
| 3.3.1 推荐系统架构 | 第30-32页 |
| 3.3.2 推荐系统工作流程 | 第32-33页 |
| 3.3.3 系统功能模块 | 第33-34页 |
| 3.3.4 数据库设计 | 第34-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 相关推荐算法的研究与实现 | 第38-54页 |
| 4.1 Eclat算法的研究与实现 | 第38-46页 |
| 4.1.1 Eclat算法原理 | 第38-40页 |
| 4.1.2 算法分析 | 第40-41页 |
| 4.1.3 算法改进与实现 | 第41-44页 |
| 4.1.4 实验及分析 | 第44-46页 |
| 4.2 协同过滤算法的研究与实现 | 第46-53页 |
| 4.2.1 协同过滤算法原理 | 第46-48页 |
| 4.2.2 算法分析 | 第48-49页 |
| 4.2.3 算法改进与实现 | 第49-52页 |
| 4.2.4 实验及分析 | 第52-53页 |
| 4.3 本章小节 | 第53-54页 |
| 第五章 基于教育资源的推荐系统的设计与实现 | 第54-72页 |
| 5.1 下载推荐功能的设计与实现 | 第54-58页 |
| 5.1.1 数据预处理模块 | 第54-55页 |
| 5.1.2 关联规则生成模块 | 第55-57页 |
| 5.1.3 资源推荐模块 | 第57-58页 |
| 5.2 评分推荐功能的设计与实现 | 第58-64页 |
| 5.2.1 相似度计算模块 | 第59-61页 |
| 5.2.2 预测评分模块 | 第61-62页 |
| 5.2.3 推荐模块 | 第62-64页 |
| 5.3 个性化资源检索功能的设计与实现 | 第64-69页 |
| 5.3.1 检索词条推荐 | 第64-65页 |
| 5.3.2 资源内容检索 | 第65-69页 |
| 5.4 邮件推送功能的设计与实现 | 第69-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 系统测试与分析 | 第72-81页 |
| 6.1 系统测试环境 | 第72-73页 |
| 6.2 系统功能测试 | 第73-76页 |
| 6.3 性能测试 | 第76-80页 |
| 6.3.1 系统性能测试 | 第76-78页 |
| 6.3.2 推荐性能测试 | 第78-80页 |
| 6.4 本章小结 | 第80-81页 |
| 第七章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 7.1 论文总结 | 第81页 |
| 7.2 展望 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-87页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第87-88页 |
