基于案例推理的旅游目的地个性化推荐研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1. 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容与章节安排 | 第12-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第13-14页 |
| 1.3.3 章节安排 | 第14-15页 |
| 1.4 论文创新点 | 第15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 2. 文献综述 | 第16-23页 |
| 2.1 个性化旅游推荐系统 | 第16-19页 |
| 2.1.1 个性化推荐系统基本概念 | 第16页 |
| 2.1.2 个性化推荐方法 | 第16-19页 |
| 2.1.3 旅游推荐系统现状 | 第19页 |
| 2.2 案例推理研究现状 | 第19-20页 |
| 2.3 用户兴趣建模研究现状 | 第20-21页 |
| 2.4 信任度研究现状 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于案例推理技术 | 第23-30页 |
| 3.1 基于案例推理理论 | 第23页 |
| 3.2 相关概念区分与界定 | 第23-24页 |
| 3.3 基于案例推理的过程 | 第24-25页 |
| 3.4 案例的表示方法和案例库的形成 | 第25-27页 |
| 3.5 案例检索方法 | 第27-28页 |
| 3.6 案例的修正 | 第28页 |
| 3.7 案例库的更新 | 第28-29页 |
| 3.8 本章小结 | 第29-30页 |
| 4. 基于案例推理的旅游目的地个性化推荐模型构建 | 第30-44页 |
| 4.1 基于案例推理的旅游目的地推荐流程设计 | 第30-32页 |
| 4.2 模型建立与表示 | 第32-34页 |
| 4.2.1 旅游目的地模型 | 第32-33页 |
| 4.2.2 案例用户偏好模型 | 第33页 |
| 4.2.3 推荐映射关系 | 第33-34页 |
| 4.3 用户兴趣度算法与表示 | 第34-36页 |
| 4.3.1 案例用户兴趣度算法与表示 | 第34-36页 |
| 4.3.2 待推荐用户兴趣表示 | 第36页 |
| 4.4 案例属性表示与权重计算 | 第36-40页 |
| 4.4.1 案例属性的表示 | 第36-37页 |
| 4.4.2 案例属性权重的计算 | 第37-40页 |
| 4.5 信任度的计算 | 第40-41页 |
| 4.5.1 信任度指标的选择 | 第40-41页 |
| 4.5.2 信任度的计算 | 第41页 |
| 4.6 加入信任度的案例相似度算法 | 第41-43页 |
| 4.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 5. 实证分析 | 第44-57页 |
| 5.1 数据来源及处理 | 第44-46页 |
| 5.1.1 案例数据 | 第44-45页 |
| 5.1.2 实例数据 | 第45-46页 |
| 5.2 推荐实例 | 第46-51页 |
| 5.3 实证结果与分析 | 第51-54页 |
| 5.4 实证过程中的问题及解决方案 | 第54页 |
| 5.5 软件工具 | 第54-56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 6. 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 全文总结 | 第57页 |
| 6.2 研究不足及展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录一 调查问卷 | 第63-65页 |
| 附录二 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
