华图在线文库系统中个性化推荐技术的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12页 |
| 1.5 本章小结 | 第12-13页 |
| 2 个性化推荐算法及其相关技术 | 第13-22页 |
| 2.1 常用推荐算法 | 第13-19页 |
| 2.1.1 基于关联规则的推荐 | 第13-14页 |
| 2.1.2 基于内容的推荐 | 第14-15页 |
| 2.1.3 基于协同过滤的推荐 | 第15-18页 |
| 2.1.4 基于社会化的推荐 | 第18-19页 |
| 2.2 推荐系统的评价标准 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 在线文库系统中个性化推荐技术的研究 | 第22-37页 |
| 3.1 在线文库系统中的个性化推荐问题分析 | 第22-24页 |
| 3.1.1 数据稀疏性问题 | 第22-23页 |
| 3.1.2 系统冷启动问题 | 第23-24页 |
| 3.1.3 用户反馈问题 | 第24页 |
| 3.2 基于用户兴趣分布的子类协同推荐算法 | 第24-29页 |
| 3.2.1 引入用户兴趣子类的 | 第24页 |
| 3.2.2 计算用户兴趣分布 | 第24-26页 |
| 3.2.3 基于用户兴趣子类的最近邻居发现 | 第26-28页 |
| 3.2.4 基于用户兴趣子类的推荐 | 第28-29页 |
| 3.3 基于用户时间上下文的算法改进策略 | 第29-32页 |
| 3.4 实验结果及其分析 | 第32-36页 |
| 3.4.1 实验数据集 | 第33页 |
| 3.4.2 推荐效果实验及其分析 | 第33-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 在线文库系统中个性化推荐技术的设计与实现 | 第37-49页 |
| 4.1 在线文库系统中个性化推荐系统架构设计 | 第37-38页 |
| 4.2 在线文库系统中个性化推荐技术实现 | 第38-47页 |
| 4.2.1 用户行为收集 | 第38-40页 |
| 4.2.2 用户行为分析 | 第40-43页 |
| 4.2.3 基于用户兴趣分布的子类协同推荐 | 第43-45页 |
| 4.2.4 其它推荐模块 | 第45页 |
| 4.2.5 基于用户反馈的改进策略 | 第45-47页 |
| 4.3 文库推荐系统分析 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 课题研究总结 | 第49页 |
| 5.2 课题研究展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
