基于社交网络面向移动终端的推荐系统设计与实现
| 目录 | 第3-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 图目 | 第9-10页 |
| 表目 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 项目背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13页 |
| 1.3 社交网络综述 | 第13-14页 |
| 1.4 系统技术综述 | 第14-17页 |
| 1.4.1 RESTful Web服务介绍与实现 | 第14-16页 |
| 1.4.2 服务器推送技术介绍 | 第16页 |
| 1.4.3 WSS管理 | 第16-17页 |
| 1.5 本文的工作及组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 基于社交网络的协同过滤推荐引擎 | 第18-36页 |
| 2.1 推荐引擎简介 | 第18-19页 |
| 2.2 推荐算法介绍及优劣势分析 | 第19-23页 |
| 2.2.1 基于人口统计学的推荐 | 第19页 |
| 2.2.2 基于内容的推荐 | 第19-20页 |
| 2.2.3 基于协同过滤的推荐 | 第20-23页 |
| 2.2.4 混合推荐 | 第23页 |
| 2.3 基于社交网络的协同过滤推荐算法 | 第23-24页 |
| 2.4 推荐引擎设计与实现 | 第24-35页 |
| 2.4.1 推荐引擎总体概况 | 第24-25页 |
| 2.4.2 用户行为数据采集概述 | 第25-27页 |
| 2.4.3 数据分析模块的设计与实现 | 第27-33页 |
| 2.4.4 推荐计算模块的设计与实现 | 第33-34页 |
| 2.4.5 客户端获取推荐结果方式 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 用户行为特征收集策略的设计与实现 | 第36-47页 |
| 3.1 用户行为偏好收集 | 第36-37页 |
| 3.2 用户行为收集模块的设计 | 第37-41页 |
| 3.2.1 用户社交信息收集模块设计 | 第37-38页 |
| 3.2.2 用户文件管理模块设计 | 第38-40页 |
| 3.2.3 用户对第三方应用接入评分模块设计 | 第40-41页 |
| 3.3 用户行为收集模块的实现 | 第41-46页 |
| 3.3.1 用户行为模块实现的总体概述 | 第41-42页 |
| 3.3.2 用户社交信息收集模块实现 | 第42-43页 |
| 3.3.3 用户文件管理模块实现 | 第43-44页 |
| 3.3.4 用户对第三方应用接入评分模块实现 | 第44-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 系统实现概况 | 第47-58页 |
| 4.1 系统设计背景 | 第47页 |
| 4.2 系统开发运行环境 | 第47页 |
| 4.3 系统总体框架设计 | 第47-49页 |
| 4.4 功能界面展示 | 第49-57页 |
| 4.4.1 用户管理功能界面展示 | 第49-53页 |
| 4.4.2 用户文件上传下载功能界面展示 | 第53-55页 |
| 4.4.3 推荐结果界面展示 | 第55-56页 |
| 4.4.4 推荐引擎与客户端交互界面展示 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58页 |
| 5.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参与的项目 | 第63-64页 |
| 发表的论文 | 第63页 |
| 参加的项目 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
