旅游推荐系统的研究与设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第9页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 相关理论和技术 | 第13-26页 |
| 2.1 MyBatis框架 | 第13-15页 |
| 2.1.1 MyBatis简介 | 第13-14页 |
| 2.1.2 MyBatis框架原理 | 第14-15页 |
| 2.1.3 MyBatis框架优缺点 | 第15页 |
| 2.2 Fragment框架 | 第15-17页 |
| 2.3 关联规则 | 第17-21页 |
| 2.3.1 关联规则基本概念 | 第17-19页 |
| 2.3.2 关联规则挖掘算法 | 第19-21页 |
| 2.4 加权关联规则 | 第21-25页 |
| 2.4.1 加权关联规则概述 | 第21-22页 |
| 2.4.2 水平加权关联规则算法 | 第22-24页 |
| 2.4.3 垂直加权关联规则 | 第24页 |
| 2.4.4 混合加权规则 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 用户兴趣模型构建 | 第26-35页 |
| 3.1 用户兴趣模型相关介绍 | 第26-28页 |
| 3.1.1 用户兴趣模型表示方法 | 第26-27页 |
| 3.1.2 用户信息获取 | 第27-28页 |
| 3.2 用户兴趣模型构建 | 第28-31页 |
| 3.2.1 长期用户兴趣模型 | 第28-29页 |
| 3.2.2 短期用户兴趣模型 | 第29-30页 |
| 3.2.3 用户兴趣模型建立 | 第30-31页 |
| 3.3 用户兴趣模型的更新 | 第31-34页 |
| 3.3.1 衰减更新 | 第31-32页 |
| 3.3.2 更新流程 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 改进加权关联规则算法 | 第35-45页 |
| 4.1 算法改进措施 | 第35-38页 |
| 4.1.1 划分数据库 | 第35页 |
| 4.1.2 引入矩阵向量 | 第35-37页 |
| 4.1.3 项目权值的设置 | 第37-38页 |
| 4.2 算法流程 | 第38-39页 |
| 4.3 实例分析 | 第39-43页 |
| 4.4 性能测试 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 旅游推荐系统的设计与实现 | 第45-59页 |
| 5.1 系统总体设计 | 第45页 |
| 5.2 系统需求分析 | 第45-52页 |
| 5.2.1 系统功能目标 | 第45-46页 |
| 5.2.2 数据库模块设计 | 第46-50页 |
| 5.2.3 服务器模块设计 | 第50-51页 |
| 5.2.4 客户端模块设计 | 第51-52页 |
| 5.3 开发环境与系统测试 | 第52-54页 |
| 5.3.1 开发环境 | 第52-53页 |
| 5.3.2 系统测试 | 第53-54页 |
| 5.4 系统实现 | 第54-58页 |
| 5.4.1 首页模块 | 第54-56页 |
| 5.4.2 推荐模块 | 第56-57页 |
| 5.4.3 个人中心 | 第57-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59页 |
| 6.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
