高质量个性化论文推荐系统研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外相关研究现状 | 第8-10页 |
| ·个性化推荐系统的国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·论文质量评价系统的国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·存在的问题 | 第10-11页 |
| ·本文研究内容 | 第11-12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 高质量论文推荐系统及相关技术概述 | 第13-21页 |
| ·论文推荐系统概述 | 第13-14页 |
| ·常用推荐算法研究 | 第14-19页 |
| ·基于规则的推荐算法 | 第14页 |
| ·基于内容过滤的推荐算法 | 第14-16页 |
| ·基于协同过滤的推荐算法 | 第16-17页 |
| ·基于聚类技术的推荐算法 | 第17-18页 |
| ·基于网络结构图的推荐算法 | 第18页 |
| ·混合型推荐算法 | 第18-19页 |
| ·学术论文质量评价概述 | 第19-20页 |
| ·期刊水平 | 第19页 |
| ·论文作者职称 | 第19页 |
| ·引用情况 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 论文质量评价系统 | 第21-27页 |
| ·学术论文质量的评价方法 | 第21-23页 |
| ·期刊的影响因子 | 第22页 |
| ·作者信息 | 第22页 |
| ·论文基金资助信息 | 第22-23页 |
| ·PageRank 算法分析 | 第23页 |
| ·论文质量评价算法 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第四章 用户兴趣模型建立及推荐系统 | 第27-36页 |
| ·用户兴趣模型 | 第28-34页 |
| ·兴趣数据的获取 | 第28-31页 |
| ·用户兴趣模型 | 第31-33页 |
| ·用户兴趣模型的更新 | 第33-34页 |
| ·高质量论文模型 | 第34页 |
| ·推荐算法 | 第34-35页 |
| ·研究方向推荐 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第五章 高质量论文推荐系统的实现及结果 | 第36-49页 |
| ·高质量论文推荐系统的实验及结果 | 第36-40页 |
| ·实验环境 | 第36页 |
| ·实验准备 | 第36-38页 |
| ·论文质量评价系统结果 | 第38-40页 |
| ·论文推荐系统的实现与推荐结果分析 | 第40-49页 |
| ·用户兴趣数据获取的实现 | 第40页 |
| ·文本数据获取的实现 | 第40-41页 |
| ·用户兴趣建模的实现 | 第41-42页 |
| ·论文模型 | 第42页 |
| ·推荐系统的实现 | 第42-43页 |
| ·推荐系统的评价标准 | 第43-45页 |
| ·推荐结果及分析 | 第45-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
