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基于协同过滤和文本相似度的标签推荐及搜索优化

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 研究现状第10-12页
    1.3 研究目的和意义第12页
    1.4 主要研究内容和论文组织结构第12-14页
        1.4.1 主要研究内容第12-13页
        1.4.2 论文组织结构第13-14页
    1.5 本章小结第14-15页
第2章 相关知识介绍第15-23页
    2.1 HTML语言第15-16页
        2.1.1 HTML概念第15页
        2.1.2 HTML文件架构第15-16页
    2.2 文本相似度计算第16-17页
    2.3 Porter Stemming 算法第17-18页
        2.3.1 Porter Stemming 算法概念第17页
        2.3.2 Porter Stemming 算法步骤第17-18页
    2.4 协同过滤推荐算法第18-19页
        2.4.1 协同过滤推荐算法的基本思想及特性第18-19页
        2.4.2 基于用户的协同过滤算法第19页
    2.5 Gini系数第19-20页
    2.6 正则表达式第20-22页
    2.7 本章小结第22-23页
第3章 基于协同过滤和文本相似度的标签推荐第23-29页
    3.1 现有的标签推荐算法存在的问题第23页
    3.2 改进的标签推荐算法第23-27页
        3.2.1 基于协同过滤的标签推荐第24-25页
        3.2.2 基于改进文本相似度的标签推荐第25-27页
    3.3 改进的标签推荐算法描述第27-28页
    3.4 本章小结第28-29页
第4章 基于标签的网页搜索优化第29-33页
    4.1 标签的特性第29-30页
    4.2 目前网页搜索优化方法第30页
    4.3 使用标签优化网页搜索第30-32页
    4.4 本章小结第32-33页
第5章 实验与分析第33-39页
    5.1 实验设计第33-34页
    5.2 实验结果及分析第34-38页
    5.3 本章小结第38-39页
第6章 总结与展望第39-41页
    6.1 全文总结第39页
    6.2 工作展望第39-41页
参考文献第41-43页
致谢第43-44页
攻读学位期间取得的科研成果第44页

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