协同推荐技术及其在科技文献个性化推荐系统中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 图表清单 | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景 | 第8-10页 |
| ·课题来源 | 第8页 |
| ·研究动因 | 第8-10页 |
| ·个性化推荐系统研究综述 | 第10-14页 |
| ·推荐系统的概念 | 第10-11页 |
| ·推荐系统的研究现状 | 第11-13页 |
| ·推荐系统的分类 | 第13-14页 |
| ·本文的研究意义和研究内容 | 第14-15页 |
| ·研究意义 | 第14页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·本论文的章节安排 | 第15-16页 |
| 2 协同推荐技术概述 | 第16-23页 |
| ·传统推荐技术—基于内容的推荐技术 | 第16-18页 |
| ·协同推荐技术的基本思想 | 第18-20页 |
| ·协同推荐技术的分类 | 第20-21页 |
| ·协同推荐技术的局限性 | 第21页 |
| ·协同推荐系统的组成 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于用户兴趣特征的协同推荐研究 | 第23-37页 |
| ·基于用户的协同推荐原理 | 第23-24页 |
| ·用户相似性的计算方法 | 第24-27页 |
| ·典型的相似性计算方法 | 第24-26页 |
| ·其它相似度度量方法 | 第26-27页 |
| ·基于用户兴趣特征的协同推荐技术 | 第27-36页 |
| ·用户兴趣信息的收集 | 第27-28页 |
| ·用户兴趣内容的表示 | 第28-29页 |
| ·军用飞机领域本体OntoAvion介绍 | 第29-32页 |
| ·基于本体概念和用户兴趣的协同推荐算法 | 第32-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于加权关联规则的协同推荐研究 | 第37-52页 |
| ·基于模型的协同推荐原理 | 第37页 |
| ·关联规则概述 | 第37-40页 |
| ·经典关联规则的挖掘算法(Apriori算法) | 第40-45页 |
| ·发现频繁项集 | 第40-41页 |
| ·Apriori算法 | 第41-44页 |
| ·Apriori算法的改进 | 第44-45页 |
| ·基于加权关联规则的协同推荐处理 | 第45-51页 |
| ·加权关联规则的概念 | 第45-46页 |
| ·协同推荐中加权关联规则的挖掘 | 第46-50页 |
| ·基于加权关联规则的资源推荐 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 协同推荐技术在个性化推荐系统PIRS中的实现 | 第52-62页 |
| ·科技文献个性化推荐系统PIRS的体系结构 | 第52-53页 |
| ·科技文献个性化推荐系统PIRS的主要模块设计 | 第53-54页 |
| ·科技文献个性化推荐系统PIRS系统原型的开发 | 第54-57页 |
| ·科技文献个性化推荐系统PIRS的开发平台与工具 | 第54-55页 |
| ·科技文献个性化推荐系统PIRS的主要数据表结构 | 第55-57页 |
| ·科技文献个性化推荐系统PIRS的运行界面 | 第57-61页 |
| ·科技文献个性化推荐系统PIRS的前台交互界面 | 第57-59页 |
| ·科技文献个性化推荐系统PIRS的后台处理界面 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 6 结论与展望 | 第62-64页 |
| ·本文主要内容总结 | 第62页 |
| ·本文的创新点 | 第62页 |
| ·进一步的工作 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第71页 |
