冷轧带钢表面缺陷匹配信息推荐算法设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 冷轧带钢表面缺陷匹配信息推荐资源分析 | 第15-28页 |
| 2.1 信息资源分类 | 第15-16页 |
| 2.1.1 缺陷信息分类 | 第15-16页 |
| 2.1.2 用户信息分类 | 第16页 |
| 2.1.3 经验信息分类 | 第16页 |
| 2.2 缺陷信息 | 第16-21页 |
| 2.2.1 缺陷信息收集 | 第16-20页 |
| 2.2.2 缺陷信息的特点分析 | 第20-21页 |
| 2.3 用户信息 | 第21-23页 |
| 2.3.1 用户信息的收集 | 第21-22页 |
| 2.3.2 用户信息的特点分析 | 第22-23页 |
| 2.4 经验信息映射关系 | 第23-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 冷轧带钢表面缺陷匹配信息推荐算法设计 | 第28-41页 |
| 3.1 推荐算法技术理论 | 第28-32页 |
| 3.1.1 基于关联规则的推荐算法 | 第28-29页 |
| 3.1.2 基于内容过滤的推荐算法 | 第29-30页 |
| 3.1.3 基于协同过滤的推荐算法 | 第30-31页 |
| 3.1.4 混合推荐算法 | 第31-32页 |
| 3.2 基于内容过滤的推荐算法设计 | 第32-35页 |
| 3.2.1 内容过滤模块算法的模型设计 | 第32-33页 |
| 3.2.2 混合算法中基于内容过滤模块算法的设计 | 第33-35页 |
| 3.3 基于协同过滤推荐算法设计 | 第35-38页 |
| 3.3.1 协同过滤模块算法的模型设计 | 第35-37页 |
| 3.3.2 混合算法中基于协同过滤模块算法的设计 | 第37-38页 |
| 3.4 混合加权推荐算法设计 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 冷轧带钢表面缺陷匹配信息推荐案例研究 | 第41-52页 |
| 4.1 混合加权推荐算法在案例中的应用 | 第41-44页 |
| 4.1.1 内容过滤算法模块 | 第41-42页 |
| 4.1.2 协同过滤算法模块 | 第42-43页 |
| 4.1.3 混合推荐模块 | 第43-44页 |
| 4.2 推荐结果分析与算法比较 | 第44-46页 |
| 4.2.1 推荐结果分析 | 第44-45页 |
| 4.2.2 推荐算法的比较分析 | 第45-46页 |
| 4.3 推荐算法实现 | 第46-49页 |
| 4.4 软件的界面展示与功能描述 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 结论与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 全文总结 | 第52-53页 |
| 5.2 展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59-60页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第60-61页 |
| 中文详细摘要 | 第61-63页 |
| 英文详细摘要 | 第63-64页 |
