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基于Python的个性化影片推荐引擎的设计与实现

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第14-18页
    1.1 课题的研究背景及意义第14-15页
    1.2 推荐系统的研究历史及现状第15-16页
    1.3 推荐系统的主要研究内容第16-17页
    1.4 论文组织结构第17-18页
第2章 推荐系统的相关理论综述第18-33页
    2.1 推荐系统的产生背景及功能第18-19页
    2.2 推荐算法及其分类第19-21页
        2.2.1 基于内容的推荐第19-20页
        2.2.2 基于协同过滤的推荐第20页
        2.2.3 基于关联规则的推荐第20页
        2.2.4 组合推荐第20-21页
    2.3 推荐算法中的相似性度量第21-23页
        2.3.1 欧氏距离(EuclideanDistance)第21页
        2.3.2 明可夫斯基距离(MinkowskiDistance)第21-22页
        2.3.3 向量空间余弦相似度(CosineSimilarity)第22-23页
        2.3.4 Jaccard相似系数(JaccardCoefficient)第23页
        2.3.5 皮尔森相关系数(PearsonCorrelationCoefficient)第23页
    2.4 推荐算法的评测指标第23-27页
        2.4.1 用户满意度第23-24页
        2.4.2 预测准确度第24-25页
        2.4.3 覆盖率第25-26页
        2.4.4 多样性第26页
        2.4.5 新颖性第26-27页
        2.4.6 惊喜度第27页
    2.5 个性化推荐系统的应用第27-32页
        2.5.1 电子商务第27-28页
        2.5.2 电影和视频网站第28-29页
        2.5.3 个性化音乐网站电台第29-30页
        2.5.4 社交网络第30-31页
        2.5.5 个性化邮件第31页
        2.5.6 个性化广告第31-32页
    2.6 本章小结第32-33页
第3章 基于协同过滤的影片推荐算法设计第33-46页
    3.1 系统介绍第33页
    3.2 数据集的构建第33-35页
    3.3 基于用户过滤的推荐第35-41页
        3.3.1 计算用户之间的相似度第35-37页
        3.3.2 确定目标用户的邻居第37-38页
        3.3.3 给用户推荐影片第38-40页
        3.3.4 将影片推荐给用户第40-41页
    3.4 基于物品过滤的推荐第41-45页
    3.5 本章小结第45-46页
第4章 算法的改进与比较第46-56页
    4.1 算法的改进第46-49页
        4.1.1 改进算法Ⅰ第46-47页
        4.1.2 改进算法Ⅱ第47-48页
        4.1.3 评分预测第48-49页
    4.2 算法的测试与比较第49-54页
        4.2.1 测试环境及实验数据第49-50页
        4.2.2 评价指标第50页
        4.2.3 测试实验设计第50页
        4.2.4 实验结果及分析第50-54页
    4.3 讨论第54-55页
        4.3.1 对于结果的讨论第54-55页
        4.3.2 需要说明的问题第55页
    4.4 本章小结第55-56页
第5章 影片推荐系统的设计与实现第56-76页
    5.1 可行性分析第56-58页
        5.1.1 经济可行性分析第56页
        5.1.2 技术可行性分析第56-58页
    5.2 系统需求分析第58-62页
        5.2.1 功能需求分析第58-61页
        5.2.2 系统技术性需求第61-62页
        5.2.3 系统运行环境需求第62页
    5.3 系统设计第62-68页
        5.3.1 系统架构第62-63页
        5.3.2 功能模块设计第63-64页
        5.3.3 数据库设计第64-68页
    5.4 系统实现第68-71页
        5.4.1 登录模块第68-70页
        5.4.2 影片评价模块第70-71页
        5.4.3 管理员模块第71页
    5.5 系统测试第71-75页
        5.5.1 功能测试第72-75页
        5.5.2 性能测试第75页
    5.6 本章小结第75-76页
结论第76-78页
    工作总结第76页
    工作展望第76-78页
参考文献第78-83页
致谢第83页

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