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基于标签和协同过滤的图片推荐系统

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
    1.3 研究目的与意义第11-12页
    1.4 研究内容和结构第12-13页
第二章 个性化推荐技术及相关理论第13-20页
    2.1 推荐系统简述第13页
    2.2 个性化推荐系统的算法概述第13-20页
        2.2.1 基于内容的推荐第14-16页
        2.2.2 基于关联规则的推荐第16-17页
        2.2.3 基于协同过滤的推荐第17-20页
第三章 社会化标签推荐第20-24页
    3.1 标签系统概述第20-22页
        3.1.1 社会化标签第20-21页
        3.1.2 标签的应用第21页
        3.1.3 标签标注方式第21-22页
    3.2 标签推荐方法第22-24页
第四章 基于标签和协同过滤图片推荐第24-29页
    4.1 图片信息的推荐方法第24页
    4.2 基于标签的图片推荐第24-25页
    4.3 基于用户协同过滤的图片推荐第25-29页
        4.3.1 用户评分矩阵第25-26页
        4.3.2 用户相似度模型第26-27页
        4.3.3 基于用户的协同过滤推荐第27-29页
第五章 系统设计第29-49页
    5.1 实验平台简介第29-32页
        5.1.1 JSP简介第29页
        5.1.2 Protocol Buffers简介第29-30页
        5.1.3 Flickr数据集第30-32页
    5.2 总体设计第32-37页
        5.2.1 项目规划第32-34页
        5.2.2 系统框架图第34页
        5.2.3 数据库设计第34-37页
    5.3 主要功能模块设计第37-49页
        5.3.1 网页程序第37-41页
        5.3.2 推荐程序第41-42页
        5.3.3 通信程序第42-49页
第六章 总结与展望第49-50页
    6.1 全文总结第49页
    6.2 未来展望第49-50页
参考文献第50-53页
致谢第53页

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