| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 课题背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究意义和目的 | 第13-14页 |
| 1.3 论文组织 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 系统相关技术 | 第16-36页 |
| 2.1 iOS操作系统及其无障碍辅助VoiceOver | 第16-17页 |
| 2.2 DAISY解析 | 第17-27页 |
| 2.2.1 DAISY标准 | 第17-18页 |
| 2.2.2 有声电子书(DTB) | 第18-22页 |
| 2.2.3 XML解析 | 第22-27页 |
| 2.3 推荐系统概述 | 第27-35页 |
| 2.3.1 推荐系统框架 | 第28-30页 |
| 2.3.2 推荐技术 | 第30-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于APP的推荐系统设计与融合推荐方法 | 第36-50页 |
| 3.1 需求分析 | 第36-38页 |
| 3.1.1 用户需求 | 第36页 |
| 3.1.2 APP端的续航能力需求 | 第36-37页 |
| 3.1.3 APP端的流量控制需求 | 第37页 |
| 3.1.4 APP端的内存限制需求 | 第37-38页 |
| 3.1.5 APP端的交互需求 | 第38页 |
| 3.2 面向APP的电子书推荐模块设计 | 第38-43页 |
| 3.2.1 基于APP的系统整体架构 | 第38-39页 |
| 3.2.2 APP端架构设计 | 第39-41页 |
| 3.2.3 后台服务器架构设计 | 第41-43页 |
| 3.3 面向APP的融合推荐算法 | 第43-49页 |
| 3.3.1 基于用户的协同过滤 | 第43-45页 |
| 3.3.2 基于物品的协同过滤 | 第45-48页 |
| 3.3.3 面向APP的融合推荐算法 | 第48-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于APP的用户行为推荐算法 | 第50-58页 |
| 4.1 问题描述 | 第50-51页 |
| 4.2 相关定义 | 第51-55页 |
| 4.3 基于APP的用户行为推荐算法 | 第55-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 面向视障人群的推荐APP设计与实现 | 第58-83页 |
| 5.1 开发环境 | 第58-59页 |
| 5.2 数据库设计 | 第59-60页 |
| 5.3 推荐算法实验分析 | 第60-69页 |
| 5.3.1 实验环境和数据集 | 第60-61页 |
| 5.3.2 基于APP的用户行为推荐算法实验 | 第61-67页 |
| 5.3.3 APP的性能测试结果 | 第67-69页 |
| 5.4 DAISY APP设计与实现 | 第69-82页 |
| 5.4.1 界面布局的设计 | 第69-71页 |
| 5.4.2 DAISY APP的实现 | 第71-79页 |
| 5.4.3 信息推送 | 第79-80页 |
| 5.4.4 DAISY APP整体效果展示 | 第80-82页 |
| 5.5 本章小结 | 第82-83页 |
| 第6章 总结与展望 | 第83-86页 |
| 6.1 总结 | 第83-84页 |
| 6.2 展望 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91页 |