多媒体资源个性化推荐方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 项目背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 用户评分策略 | 第13-15页 |
| 1.2.2 用户特征模型 | 第15-16页 |
| 1.2.3 协同过滤推荐的冷启动问题 | 第16-17页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 数据表示和评分处理 | 第20-27页 |
| 2.1 规范化标签定义 | 第20-21页 |
| 2.2 基础概念表示 | 第21-22页 |
| 2.3 用户评分处理 | 第22-26页 |
| 2.3.1 数据格式 | 第22-23页 |
| 2.3.2 用户行为定义 | 第23-24页 |
| 2.3.3 熵权法权重计算 | 第24-26页 |
| 2.3.4 用户喜好度表示 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 用户特征提取和推荐算法改进 | 第27-44页 |
| 3.1 用户兴趣模型 | 第27-28页 |
| 3.2 特征挖掘不准确问题 | 第28-29页 |
| 3.3 用户特征提取算法 | 第29-31页 |
| 3.4 推荐算法改进 | 第31-36页 |
| 3.4.1 相似邻居计算 | 第31-32页 |
| 3.4.2 用户偏好计算 | 第32-34页 |
| 3.4.3 算法描述 | 第34-36页 |
| 3.5 实验设计与分析 | 第36-43页 |
| 3.5.1 实验数据和实验参数 | 第36-37页 |
| 3.5.2 实验评测指标 | 第37页 |
| 3.5.3 时间因素β的影响实验 | 第37-38页 |
| 3.5.4 调整参数α的影响实验 | 第38-40页 |
| 3.5.5 对比实验 | 第40-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 协同过滤算法冷启动问题研究 | 第44-56页 |
| 4.1 冷启动问题 | 第44-45页 |
| 4.2 新用户冷启动问题解决策略 | 第45-51页 |
| 4.2.1 用户基本信息表示 | 第45-46页 |
| 4.2.2 用户兴趣分类 | 第46-47页 |
| 4.2.3 非新用户决策树建立 | 第47-50页 |
| 4.2.4 新用户特征模型 | 第50-51页 |
| 4.3 新用户冷启动实验 | 第51-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 多媒体资源个性化推荐方法验证 | 第56-70页 |
| 5.1 个性化推荐功能设计 | 第56-61页 |
| 5.1.1 功能需求 | 第56页 |
| 5.1.2 结构设计 | 第56-58页 |
| 5.1.3 推荐流程 | 第58-59页 |
| 5.1.4 推荐主表设计 | 第59-61页 |
| 5.2 推荐功能实现 | 第61-65页 |
| 5.2.1 用户行为分析 | 第61-62页 |
| 5.2.2 特征提取模块 | 第62-64页 |
| 5.2.3 资源推荐模块 | 第64-65页 |
| 5.3 主要验证界面 | 第65-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 工作总结 | 第70页 |
| 6.2 工作展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 研究生期间发表论文 | 第77页 |
