基于协同过滤的认知训练游戏个性化推荐系统开发研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACK | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状与问题提出 | 第10-11页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 问题提出 | 第11页 |
| 1.3 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 研究方法 | 第12页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 2 相关理论与技术基础 | 第14-27页 |
| 2.1 个性化推荐系统 | 第14-19页 |
| 2.1.1 个性化推荐系统概念及其基本思想 | 第14-15页 |
| 2.1.2 个性化推荐系统的组成模块 | 第15-17页 |
| 2.1.3 常用的个性化推荐系统及其比较分析 | 第17-19页 |
| 2.2 协同过滤算法 | 第19-26页 |
| 2.2.1 协同过滤推荐技术概述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 协同过滤推荐技术的分类与比较分析 | 第20-25页 |
| 2.2.3 协同过滤推荐技术存在的问题及对策分析 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 认知训练游戏个性化推荐模型构建 | 第27-36页 |
| 3.1 认知训练游戏个性化推荐算法 | 第27-31页 |
| 3.1.1 混合推荐算法 | 第27-28页 |
| 3.1.2 基于内容的推荐算法 | 第28-30页 |
| 3.1.3 项目评分预测算法 | 第30-31页 |
| 3.2 基于协同过滤的认知训练游戏个性化推荐模型 | 第31-34页 |
| 3.2.1 认知训练游戏个性化推荐引擎 | 第31-32页 |
| 3.2.2 认知训练游戏个性化推荐模型 | 第32-34页 |
| 3.3 根据游戏关系矩阵修正游戏推荐概率 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 认知训练游戏个性化推荐系统设计与实现 | 第36-63页 |
| 4.1 认知训练游戏个性化推荐系统的设计 | 第36-40页 |
| 4.1.1 需求分析 | 第36-37页 |
| 4.1.2 功能分析 | 第37-38页 |
| 4.1.3 业务分析 | 第38-39页 |
| 4.1.4 数据库设计 | 第39-40页 |
| 4.2 认知训练游戏个性化推荐系统的实现 | 第40-51页 |
| 4.2.1 开发环境与技术 | 第40-41页 |
| 4.2.2 相关算法的实现 | 第41-44页 |
| 4.2.3 前台实现 | 第44-50页 |
| 4.2.4 后台实现 | 第50-51页 |
| 4.3 系统功能及算法性能测试 | 第51-56页 |
| 4.3.1 系统功能测试 | 第52-53页 |
| 4.3.2 算法性能测试 | 第53-56页 |
| 4.4 系统应用分析 | 第56-62页 |
| 4.4.1 有效性试验 | 第56-59页 |
| 4.4.2 满意度调查 | 第59-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 5 总结与展望 | 第63-66页 |
| 5.1 研究结论 | 第63-64页 |
| 5.2 研究创新 | 第64-65页 |
| 5.3 研究展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第73页 |
