个性化搜索引擎推荐算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·主要工作 | 第13-14页 |
| ·组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 搜索引擎和个性化 | 第16-33页 |
| ·搜索引擎 | 第16-22页 |
| ·搜索引擎的概念 | 第16页 |
| ·搜索引擎的发展现状 | 第16-18页 |
| ·搜索引擎原理 | 第18-21页 |
| ·搜索引擎分类 | 第21页 |
| ·搜索引擎的发展趋势 | 第21-22页 |
| ·个性化搜索引擎 | 第22-31页 |
| ·用户建模 | 第22-25页 |
| ·资源描述 | 第25-26页 |
| ·相似度量 | 第26-27页 |
| ·个性化推荐技术 | 第27-31页 |
| ·推荐系统关键问题 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 基于 SVD 影响集的协作过滤推荐算法 | 第33-41页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·相关工作 | 第33-35页 |
| ·用户与资源描述 | 第33页 |
| ·推荐算法 | 第33-35页 |
| ·协作过滤算法的改进 | 第35-38页 |
| ·SVD 矩阵简化 | 第35-36页 |
| ·kNN 与 RkNN | 第36-37页 |
| ·预测评分 | 第37-38页 |
| ·基于 SVD 影响集的协作过滤推荐算法 | 第38页 |
| ·实验结果和分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 个性化推荐融合算法 | 第41-49页 |
| ·推荐算法分析 | 第41-42页 |
| ·基于用户协同过滤分析 | 第41-42页 |
| ·基于项目协同过滤分析 | 第42页 |
| ·基于内容的过滤分析 | 第42页 |
| ·推荐系统存在问题 | 第42-44页 |
| ·稀疏性问题 | 第42-43页 |
| ·冷开始问题 | 第43页 |
| ·可扩展性问题 | 第43页 |
| ·其它问题 | 第43-44页 |
| ·推荐融合分析 | 第44-45页 |
| ·个性化推荐融合算法 | 第45-48页 |
| ·算法思路 | 第45页 |
| ·系统架构 | 第45-46页 |
| ·算法设计 | 第46-47页 |
| ·算法说明 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 系统原型与实验 | 第49-58页 |
| ·系统原型 | 第49-51页 |
| ·系统平台 | 第49-50页 |
| ·设计思路 | 第50页 |
| ·系统架构 | 第50-51页 |
| ·融合实验 | 第51-57页 |
| ·实验背景 | 第51-53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论和展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录 A(攻读硕士学位期间所发表的学术论文) | 第65-66页 |
| 附录 B(攻读硕士学位期间所参与的科研活动) | 第66页 |
