| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.4 课题研究的意义和研究思路 | 第11-14页 |
| 1.4.1 目前我校的教务选课系统现状 | 第11-13页 |
| 1.4.2 课题研究的思路 | 第13-14页 |
| 1.5 研究目标 | 第14页 |
| 1.6 课题的难点与解决方法 | 第14-15页 |
| 1.7 系统开发工具 | 第15页 |
| 1.8 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 推荐系统及相关核心技术 | 第17-25页 |
| 2.1 推荐系统的概述 | 第17-20页 |
| 2.1.1 推荐技术 | 第17页 |
| 2.1.2 基于近邻的推荐技术 | 第17-18页 |
| 2.1.3 基于用户评分 | 第18-19页 |
| 2.1.4 基于物品推荐 | 第19页 |
| 2.1.5 基于近邻推荐技术总结 | 第19-20页 |
| 2.2 基于协同过滤推荐技术 | 第20-23页 |
| 2.2.1 协同过滤推荐算法 | 第21-23页 |
| 2.2.1.1 基于物品(Item-based)的协同过滤算法 | 第21页 |
| 2.2.1.2 基于用户(User-based)的协同过滤算法 | 第21-22页 |
| 2.2.1.3 计算相似性 | 第22页 |
| 2.2.1.4 User-based算法和Item-based算法的不同比较 | 第22-23页 |
| 2.3 推荐系统的评估方法 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于协同过滤的高校选课推荐系统设计 | 第25-43页 |
| 3.1 高校选课系统概述 | 第25页 |
| 3.2 高校选课系统的基本框架 | 第25-27页 |
| 3.3 选课推荐系统设计基础 | 第27-33页 |
| 3.4 协同过滤算法改进的技术路线 | 第33-41页 |
| 3.4.1 传统用户协同过滤算法 | 第34-38页 |
| 3.4.2 改进技术路线 | 第38-41页 |
| 3.4.2.1 Item-based加权的选课推荐算法 | 第39-40页 |
| 3.4.2.2 User-based加权的选课推荐算法 | 第40-41页 |
| 3.5 Item-based加权和User-based加权选课推送算法 | 第41-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 实验过程与比较 | 第43-51页 |
| 4.1 实验信息 | 第43-45页 |
| 4.1.1 实验环境及信息来源 | 第43页 |
| 4.1.2 数据转换 | 第43-45页 |
| 4.2 实验评价标准 | 第45-46页 |
| 4.3 精准度对比分析 | 第46-50页 |
| 4.3.1 User-based加权算法与传统算法对比 | 第46-48页 |
| 4.3.2 U-I-CF加权与user-based推荐算法对比 | 第48-50页 |
| 4.4 本章总结 | 第50-51页 |
| 第5章 总结及展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第56页 |
