个性化服务推荐系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 第2章 相关技术概述和协同过滤算法优化 | 第13-27页 |
| 2.1 数据挖掘概述 | 第13页 |
| 2.2 数据挖掘的分类 | 第13-15页 |
| 2.2.1 Web内容挖掘 | 第14页 |
| 2.2.2 Web结构挖掘 | 第14-15页 |
| 2.2.3 Web日志挖掘 | 第15页 |
| 2.3 相关推荐算法 | 第15-17页 |
| 2.3.1 以规则为依据的推荐算法 | 第15-16页 |
| 2.3.2 以内容为依据的推荐算法 | 第16页 |
| 2.3.3 以协同过滤为基础的推荐算法 | 第16-17页 |
| 2.4 协同过滤推荐算法 | 第17-20页 |
| 2.4.1 以用户为依据 | 第17-18页 |
| 2.4.2 以产品为依据的协同过滤推荐算法 | 第18-19页 |
| 2.4.3 协同过滤推荐算法的分析 | 第19-20页 |
| 2.5 协同过滤推荐算法的优化 | 第20-26页 |
| 2.5.1 原有算法的弊端 | 第20-21页 |
| 2.5.2 算法优化的理论依据 | 第21-23页 |
| 2.5.3 协同过滤算法的优化 | 第23-26页 |
| 2.6 小结 | 第26-27页 |
| 第3章 系统需求分析 | 第27-33页 |
| 3.1 系统需求 | 第27-28页 |
| 3.2 功能需求分析 | 第28-29页 |
| 3.3 系统用例图 | 第29-31页 |
| 3.4 数据需求及描述 | 第31-32页 |
| 3.5 小结 | 第32-33页 |
| 第4章 系统设计 | 第33-38页 |
| 4.1 总体设计 | 第33-35页 |
| 4.2 模块设计 | 第35-37页 |
| 4.3 小结 | 第37-38页 |
| 第5章 系统实现与测试 | 第38-57页 |
| 5.1 算法的信息对象 | 第38页 |
| 5.2 原生数据预处理 | 第38-48页 |
| 5.2.1 数据清洗 | 第39-41页 |
| 5.2.2 用户鉴别 | 第41-43页 |
| 5.2.3 会话鉴别 | 第43-45页 |
| 5.2.4 路径补全 | 第45-46页 |
| 5.2.5 事务鉴别 | 第46-48页 |
| 5.3 反馈信息处理 | 第48-50页 |
| 5.3.1 数据格式 | 第48-49页 |
| 5.3.2 数据处理流程 | 第49-50页 |
| 5.4 概念树的建立 | 第50-51页 |
| 5.5 系统测试 | 第51-57页 |
| 5.5.1 系统测试概念描述 | 第51-52页 |
| 5.5.2 系统功能测试 | 第52-53页 |
| 5.5.3 系统性能测试 | 第53页 |
| 5.5.4 指标说明 | 第53-54页 |
| 5.5.5 稳态算法质量测试 | 第54-55页 |
| 5.5.6 响应时间测试 | 第55-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 总结 | 第57-58页 |
| 6.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
