基于规则推理的旅游景点推荐系统的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 旅游推荐系统研究现状 | 第11页 |
| 1.3 规则推理专家系统的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 主要研究成果 | 第12-13页 |
| 1.5 本文结构 | 第13-14页 |
| 第2章 相关技术研究 | 第14-23页 |
| 2.1 规则推理的概述 | 第14-16页 |
| 2.1.1 专家系统概述 | 第14页 |
| 2.1.2 专家系统的结构 | 第14-16页 |
| 2.1.3 规则的定义 | 第16页 |
| 2.2 基于规则的专家系统的主要技术 | 第16-18页 |
| 2.2.1 知识获取 | 第17-18页 |
| 2.2.2 推理机制 | 第18页 |
| 2.2.3 规则推理专家系统的特点 | 第18页 |
| 2.3 本体理论概述 | 第18-22页 |
| 2.3.1 本体定义 | 第19页 |
| 2.3.2 本体构建要素 | 第19-20页 |
| 2.3.3 本体描述语言 | 第20页 |
| 2.3.4 本体构建方法 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 旅游本体构建 | 第23-28页 |
| 3.1 旅游本体构建思路 | 第23页 |
| 3.2 定义本体类结构 | 第23-24页 |
| 3.3 类的属性 | 第24-26页 |
| 3.4 旅游本体具体构建 | 第26-27页 |
| 3.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 旅游规则提取 | 第28-37页 |
| 4.1 景点推荐系统知识库设计 | 第28-29页 |
| 4.1.1 景点推荐系统知识库结构 | 第28页 |
| 4.1.2 景点推荐系统规则知识表示 | 第28-29页 |
| 4.2 粗糙集理论概述 | 第29-30页 |
| 4.3 基于粗糙集的旅游规则提取 | 第30-34页 |
| 4.3.1 基于粗糙集的规则获取模型 | 第31-32页 |
| 4.3.2 景点推荐系统决策表描述 | 第32-33页 |
| 4.3.3 基于可辨识矩阵的属性约简算法 | 第33页 |
| 4.3.4 属性值约简 | 第33-34页 |
| 4.4 旅游规则提取实例 | 第34-36页 |
| 4.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第5章 规则匹配算法改进 | 第37-45页 |
| 5.1 Rete算法简介 | 第37-40页 |
| 5.1.1 Rete算法相关概念 | 第37-38页 |
| 5.1.2 Rete网络构建 | 第38-40页 |
| 5.1.3 Rete网络匹配过程 | 第40页 |
| 5.2 Rete算法的改进 | 第40-43页 |
| 5.2.1 Rete算法中的不足 | 第40-41页 |
| 5.2.2 Rete算法改进 | 第41-43页 |
| 5.3 实验验证及分析 | 第43-44页 |
| 5.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第6章 旅游景点推荐系统设计与实现 | 第45-53页 |
| 6.1 系统概述 | 第45-48页 |
| 6.1.1 系统目标 | 第45页 |
| 6.1.2 开发环境 | 第45页 |
| 6.1.3 系统架构 | 第45-46页 |
| 6.1.4 数据库设计 | 第46-47页 |
| 6.1.5 旅游知识来源 | 第47-48页 |
| 6.2 功能模块实现 | 第48-51页 |
| 6.2.1 查询功能 | 第48-49页 |
| 6.2.2 规则提取 | 第49-50页 |
| 6.2.3 规则匹配 | 第50-51页 |
| 6.3 具体案例验证 | 第51-52页 |
| 6.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第7章 总结与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
