面向产学合作的高校推荐研究与应用
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 产学合作相关研究 | 第14-16页 |
| 1.2.2 个性化推荐算法研究 | 第16-18页 |
| 1.2.3 科研项目及合作相关推荐研究 | 第18页 |
| 1.2.4 文献述评 | 第18-19页 |
| 1.3 研究内容 | 第19-21页 |
| 1.3.1 研究问题 | 第19-20页 |
| 1.3.2 研究思路及内容 | 第20-21页 |
| 1.4 研究方法和创新点 | 第21-24页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第21-22页 |
| 1.4.2 主要创新点 | 第22-24页 |
| 2 相关理论与技术基础 | 第24-36页 |
| 2.1 产学合作相关理论 | 第24-26页 |
| 2.1.1 技术创新理论 | 第24页 |
| 2.1.2 产学合作创新 | 第24-25页 |
| 2.1.3 核心能力理论 | 第25-26页 |
| 2.2 个性化推荐算法 | 第26-32页 |
| 2.2.1 基于关联规则的推荐算法 | 第26-27页 |
| 2.2.2 基于内容的推荐算法 | 第27-28页 |
| 2.2.3 协同过滤推荐 | 第28-32页 |
| 2.2.4 混合推荐 | 第32页 |
| 2.3 数据处理及挖掘技术 | 第32-34页 |
| 2.3.1 空间向量模型 | 第32-33页 |
| 2.3.2 概率模型 | 第33页 |
| 2.3.3 统计语言模型 | 第33-34页 |
| 2.3.4 爬虫技术 | 第34页 |
| 2.4 面向对象方法 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 3 高校产学合作现状及关键指标分析 | 第36-58页 |
| 3.1 高校产学合作现状 | 第36-50页 |
| 3.1.1 高校科技活动投入与产出现状描述 | 第36-47页 |
| 3.1.2 产学合作类型 | 第47-49页 |
| 3.1.3 产学合作的博弈 | 第49-50页 |
| 3.2 高校产学合作能力的关键指标分析 | 第50-57页 |
| 3.2.1 文献分析 | 第50-55页 |
| 3.2.2 确定关键指标 | 第55-57页 |
| 3.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 4 基于企业需求的合作高校推荐算法研究 | 第58-94页 |
| 4.1 基于内容的文本特征判别 | 第58-64页 |
| 4.1.1 文本预处理 | 第58-61页 |
| 4.1.2 特征提取 | 第61-63页 |
| 4.1.3 关键词分类 | 第63-64页 |
| 4.2 基于企业需求的合作高校推荐模型构建 | 第64-75页 |
| 4.2.1 模型构建 | 第64-73页 |
| 4.2.2 数据爬取 | 第73-74页 |
| 4.2.3 模型应用 | 第74-75页 |
| 4.3 算例 | 第75-92页 |
| 4.3.1 数据选择 | 第75-77页 |
| 4.3.2 数据获取 | 第77-84页 |
| 4.3.3 数据分析 | 第84-92页 |
| 4.3.4 结论 | 第92页 |
| 4.4 本章小结 | 第92-94页 |
| 5 面向产学合作的高校推荐系统的分析与设计 | 第94-112页 |
| 5.1 系统分析 | 第94-104页 |
| 5.1.1 业务流程分析 | 第94页 |
| 5.1.2 需求建模 | 第94-97页 |
| 5.1.3 功能分析 | 第97-99页 |
| 5.1.4 静态结构建模 | 第99-100页 |
| 5.1.5 动态结构建模 | 第100-104页 |
| 5.2 系统设计 | 第104-111页 |
| 5.2.1 系统架构设计 | 第104页 |
| 5.2.2 数据库设计 | 第104-106页 |
| 5.2.3 系统界面设计 | 第106-111页 |
| 5.3 本章小结 | 第111-112页 |
| 6 结论与展望 | 第112-114页 |
| 6.1 主要工作总结 | 第112-113页 |
| 6.2 展望 | 第113-114页 |
| 参考文献 | 第114-118页 |
| 附录A | 第118-124页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第124-128页 |
| 学位论文数据集 | 第128页 |
