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基于协同过滤的个性化旅游推荐系统的研究与实现

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 绪论第13-23页
    1.1 研究背景和意义第13-15页
        1.1.1 研究背景第13-14页
        1.1.2 研究意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-20页
        1.2.1 个性化旅游推荐国内外研究现状第15-17页
        1.2.2 个性化推荐国内外研究现状第17-19页
        1.2.3 协同过滤算法研究现状第19-20页
    1.3 研究内容与创新点第20-21页
        1.3.1 研究内容第20页
        1.3.2 创新点第20-21页
    1.4 研究方法和技术路线第21-23页
        1.4.1 研究方法第21-22页
        1.4.2 技术路线第22-23页
2 关键技术和理论综述第23-32页
    2.1 个性化旅游推荐第23-24页
        2.1.1 个性化旅游推荐定义第23页
        2.1.2 个性化旅游推荐特征第23-24页
    2.2 个性化推荐系统技术概述第24-27页
        2.2.1 个性化推荐系统概念第24-25页
        2.2.2 个性化推荐算法分类第25-27页
    2.3 协同过滤算法第27-30页
        2.3.1 用户协同过滤推荐算法第27-29页
        2.3.2 项目协同过滤推荐算法第29-30页
        2.3.3 组合推荐算法第30页
    2.4 数据收集处理平台技术第30-32页
3 个性化旅游推荐系统关键问题及模型构建第32-51页
    3.1 个性化旅游推荐系统主要流程第32-34页
        3.1.1 现有个性化旅游推荐系统流程第32-33页
        3.1.2 传统个性化旅游推荐系统应用算法第33-34页
    3.2 现有个性化旅游推荐系统关键问题第34-36页
    3.3 关键问题解决思路第36-40页
        3.3.1 协同过滤算法对解决关键问题的适用性第36-38页
        3.3.2 协同过滤算法的缺陷第38页
        3.3.3 个性化旅游环境下改进协同过滤算法第38-40页
    3.4 基于协同过滤的个性化旅游推荐模型构建第40-45页
        3.4.1 项目属性和用户特征相似度计算第41-43页
        3.4.2 用户聚类第43-44页
        3.4.3 用户-项目评分相似度计算第44-45页
    3.5 模型验证第45-51页
        3.5.1 数据集使用规则第45-46页
        3.5.2 可扩展性验证第46-47页
        3.5.3 平均绝对误差验证第47-48页
        3.5.4 覆盖率验证第48-49页
        3.5.5 召回率验证第49-51页
4 个性化旅游推荐系统的分析与设计第51-79页
    4.1 个性化旅游推荐系统分析第51-62页
        4.1.1 系统需求分析第51-52页
        4.1.2 系统整体用例图第52页
        4.1.3 详细功能模块用例分析第52-62页
    4.2 个性化旅游推荐系统概要设计第62-65页
        4.2.1 系统设计的原则和目标第62页
        4.2.2 个性化旅游推荐系统软件结构设计第62-63页
        4.2.3 个性化旅游推荐系统框架设计第63-65页
    4.3 个性化旅游推荐系统功能模块详细设计第65-77页
        4.3.1 用户注册模块设计第66-67页
        4.3.2 用户登录模块设计第67页
        4.3.3 旅游项目信息推送模块设计第67-68页
        4.3.4 旅游项目评分模块设计第68-69页
        4.3.5 用户信息管理模块设计第69-70页
        4.3.6 旅游项目信息管理模块设计第70-71页
        4.3.7 用户聚类模块设计第71-73页
        4.3.8 相似度-最近邻确立模块设计第73-75页
        4.3.9 个性化信息推送模块设计第75-77页
    4.4 数据库设计第77-79页
5 个性化旅游推荐系统的实现与测试第79-87页
    5.1 系统开发平台第79页
    5.2 系统关键功能界面实现第79-83页
        5.2.1 用户注册界面第79-80页
        5.2.2 旅游项目信息推送模块第80-81页
        5.2.3 旅游项目评分模块第81页
        5.2.4 用户聚类模块第81-82页
        5.2.5 相似度-最终邻确立模块第82-83页
        5.2.6 个性化信息推送模块第83页
    5.3 系统测试第83-87页
        5.3.1 功能测试第83-86页
        5.3.2 性能测试第86-87页
6 总结与展望第87-89页
    6.1 总结第87页
    6.2 展望第87-89页
参考文献第89-92页
附录第92-93页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第93-95页
学位论文数据集第95页

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