基于协同过滤算法的新闻的个性化推送系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题来源 | 第12-13页 |
| 1.2 选题目的与意义 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外发展现状 | 第14-17页 |
| 1.3.1 个性推荐技术国外发展现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 个性化推荐技术国内发展现状 | 第15-17页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第17页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 相关技术研究 | 第19-24页 |
| 2.1 推荐系统 | 第19-20页 |
| 2.2 推荐技术 | 第20-23页 |
| 2.2.1 关联规则的推荐技术 | 第20-21页 |
| 2.2.2 协同过滤推荐技术 | 第21-22页 |
| 2.2.3 基于内容推荐技术 | 第22页 |
| 2.2.4 混合推荐技术 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 系统的分析与设计 | 第24-36页 |
| 3.1 系统需求分析 | 第24-25页 |
| 3.2 系统的总体设计 | 第25-28页 |
| 3.2.1 系统架构设计 | 第25-27页 |
| 3.2.2 系统的网络部署 | 第27-28页 |
| 3.3 系统流程分析 | 第28页 |
| 3.4 系统的功能模块设计 | 第28-34页 |
| 3.4.1 用户管理模块设计 | 第29-30页 |
| 3.4.2 主题管理模块设计 | 第30页 |
| 3.4.3 个性化推荐模块 | 第30-33页 |
| 3.4.4 新闻展现模块 | 第33-34页 |
| 3.5 数据库设计 | 第34-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 系统的实现 | 第36-47页 |
| 4.1 用户管理模块实现 | 第36-37页 |
| 4.2 主题管理模块实现 | 第37-40页 |
| 4.3 个性化推荐模块实现 | 第40-46页 |
| 4.3.1 相似度计算模块实现 | 第40-44页 |
| 4.3.2 个性化推荐子模块实现 | 第44-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 系统测试 | 第47-51页 |
| 5.1 测试环境 | 第47-48页 |
| 5.2 测试方案 | 第48页 |
| 5.3 测试结果 | 第48-50页 |
| 5.3.1 用户管理测试 | 第48页 |
| 5.3.2 数据读取分割测试 | 第48-49页 |
| 5.3.3 中文分词测试 | 第49-50页 |
| 5.3.4 相似度计算功能测试 | 第50页 |
| 5.3.5 用户评分预测测试 | 第50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 总结 | 第51-53页 |
| 6.1 总结 | 第51-52页 |
| 6.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
