具有个性化推荐功能的闽南文化科研服务平台研究与开发
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究与应用现状分析 | 第10-11页 |
| 1.3 研究目标与主要研究内容 | 第11页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第11-13页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第13-19页 |
| 2.1 推荐系统概述 | 第13页 |
| 2.2 协同过滤推荐技术 | 第13-16页 |
| 2.2.1 基于用户的协同过滤推荐算法 | 第14-15页 |
| 2.2.2 基于项目的协同过滤推荐算法 | 第15-16页 |
| 2.3 传统协同过滤算法的优点与缺陷 | 第16-17页 |
| 2.4 优化的协同过滤推荐算法 | 第17页 |
| 2.5 LAMP架构 | 第17-18页 |
| 2.6 Python语言 | 第18-19页 |
| 第3章 系统需求分析 | 第19-30页 |
| 3.1 系统概述 | 第19-20页 |
| 3.2 站点管理子系统 | 第20-25页 |
| 3.2.1 用户管理用例分析 | 第20-21页 |
| 3.2.2 文献管理用例分析 | 第21-22页 |
| 3.2.3 专家信息管理用例分析 | 第22页 |
| 3.2.4 热点资讯管理用例分析 | 第22-23页 |
| 3.2.5 会议通知管理用例分析 | 第23-24页 |
| 3.2.6 资源推介管理用例分析 | 第24页 |
| 3.2.7 咨询管理用例分析 | 第24-25页 |
| 3.3 日志子系统 | 第25-27页 |
| 3.3.1 用户行为分析 | 第25-26页 |
| 3.3.2 日志子系统用例分析 | 第26-27页 |
| 3.4 推荐子系统 | 第27-28页 |
| 3.4.1 用户相似度计算分析 | 第27-28页 |
| 3.4.2 推荐子系统用例分析 | 第28页 |
| 3.5 非功能需求分析 | 第28-30页 |
| 第4章 系统设计 | 第30-51页 |
| 4.1 软件架构设计 | 第30-31页 |
| 4.2 站点管理子系统设计 | 第31-43页 |
| 4.2.1 系统功能结构设计 | 第31-35页 |
| 4.2.2 数据库设计 | 第35-43页 |
| 4.3 日志子系统设计 | 第43-45页 |
| 4.3.1 系统功能结构设计 | 第43-45页 |
| 4.3.2 数据库设计 | 第45页 |
| 4.4 推荐子系统设计 | 第45-50页 |
| 4.4.1 系统功能结构设计 | 第45-46页 |
| 4.4.2 推荐算法分析 | 第46-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 系统实现 | 第51-62页 |
| 5.1 系统的开发环境 | 第51页 |
| 5.2 站点管理子系统实现 | 第51-55页 |
| 5.2.1 用户管理模块 | 第52-54页 |
| 5.2.2 文献管理模块 | 第54-55页 |
| 5.3 日志子系统实现 | 第55-57页 |
| 5.4 推荐子系统实现 | 第57-58页 |
| 5.5 系统主要界面展示 | 第58-62页 |
| 5.5.1 平台门户 | 第58-59页 |
| 5.5.2 分类导航 | 第59-60页 |
| 5.5.3 文献推送 | 第60-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-65页 |
| 6.1 全文总结 | 第62页 |
| 6.2 不足与展望 | 第62-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 个人简历 | 第71页 |
