基于偏好感知的微信公众平台混合推荐算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究目的及意义 | 第12-14页 |
| 1.4 论文主要研究内容和组织结构 | 第14-16页 |
| 1.4.1 论文主要内容 | 第14页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 相关理论与算法研究 | 第16-23页 |
| 2.1 常见推荐算法 | 第16-19页 |
| 2.1.1 基于内容的推荐算法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 协同过滤推荐算法 | 第17-18页 |
| 2.1.3 混合推荐算法 | 第18-19页 |
| 2.2 文本相似度算法 | 第19-21页 |
| 2.2.1 提取关键词 | 第19-20页 |
| 2.2.2 文本相似度计算 | 第20-21页 |
| 2.3 Python与Scrapy框架 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 混合推荐算法的改进研究 | 第23-28页 |
| 3.1 混合推荐算法优缺点分析 | 第23页 |
| 3.2 混合推荐算法的改进研究 | 第23-25页 |
| 3.3 实验设计与测试 | 第25-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 微信公众号内容推荐系统设计 | 第28-43页 |
| 4.1 系统总体架构设计 | 第28-29页 |
| 4.2 微信公众号内容数据采集 | 第29-33页 |
| 4.2.1 公众号文章文本数据采集 | 第29-32页 |
| 4.2.2 公众号文章量化数据采集 | 第32-33页 |
| 4.3 微信公众号内容数据处理 | 第33-39页 |
| 4.3.1 提取关键词 | 第33-36页 |
| 4.3.2 去除停用词 | 第36页 |
| 4.3.3 词频统计与向量化 | 第36-39页 |
| 4.4 基于内容的微信公众号文章推荐 | 第39-40页 |
| 4.5 协同过滤的微信公众号文章推荐 | 第40-41页 |
| 4.6 基于混合算法的微信公众号文章推荐 | 第41-42页 |
| 4.7 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 实验测试与数据分析 | 第43-52页 |
| 5.1 测试数据的获取及处理 | 第43-46页 |
| 5.1.1 获取测试数据 | 第43-45页 |
| 5.1.2 处理测试数据 | 第45-46页 |
| 5.2 测试数据的分析 | 第46-48页 |
| 5.3 最终推荐结果 | 第48-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 论文总结 | 第52-53页 |
| 6.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间参与的项目和科研成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
