| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 主要工作和研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 学术会议场景中的用户状态上下文推理方法 | 第15-24页 |
| 2.1 引言 | 第15-16页 |
| 2.2 上下文推理 | 第16页 |
| 2.3 用户状态推理方法 | 第16-19页 |
| 2.3.1 用户状态定义 | 第16-17页 |
| 2.3.2 推理规则 | 第17页 |
| 2.3.3 USCRA方法描述 | 第17-18页 |
| 2.3.4 评价指标 | 第18-19页 |
| 2.4 实验及结果分析 | 第19-23页 |
| 2.4.1 实验环境 | 第19-20页 |
| 2.4.2 实验数据 | 第20页 |
| 2.4.3 结果分析 | 第20-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 学术会议场景中基于Hadoop的相似用户推理方法 | 第24-34页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 关键技术 | 第24-26页 |
| 3.2.1 案例推理和规则推理 | 第24-25页 |
| 3.2.2 数据分布式连接实现 | 第25页 |
| 3.2.3 迭代式MapReduce框架 | 第25-26页 |
| 3.3 相似用户推理方法 | 第26-30页 |
| 3.3.1 相似用户度量 | 第26-28页 |
| 3.3.2 参数优化 | 第28页 |
| 3.3.3 推理规则 | 第28-29页 |
| 3.3.4 SURA方法描述 | 第29-30页 |
| 3.3.5 评价指标 | 第30页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第30-33页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第31页 |
| 3.4.2 实验数据 | 第31页 |
| 3.4.3 参数优化方法一致性验证 | 第31-32页 |
| 3.4.4 结果分析 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 学术会议场景中基于Hadoop的论文推荐方法 | 第34-41页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 推荐技术 | 第34-35页 |
| 4.3 学术会议论文推荐方法 | 第35-38页 |
| 4.3.1 文本分词 | 第35页 |
| 4.3.2 关键词提取 | 第35-36页 |
| 4.3.3 论文相似度计算 | 第36-37页 |
| 4.3.4 AMPRA方法描述 | 第37-38页 |
| 4.3.5 评价指标 | 第38页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第38-39页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第38页 |
| 4.4.2 实验数据 | 第38-39页 |
| 4.4.3 结果分析 | 第39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 学术会议场景中个人通信服务智能管理系统 | 第41-47页 |
| 5.1 引言 | 第41页 |
| 5.2 总体框架设计 | 第41-42页 |
| 5.3 详细实现 | 第42-44页 |
| 5.3.1 数据获取和存储模块 | 第42-43页 |
| 5.3.2 分布式处理模块 | 第43-44页 |
| 5.3.3 智能消息服务模块 | 第44页 |
| 5.4 实验及分析 | 第44-46页 |
| 5.4.1 实验环境 | 第44页 |
| 5.4.2 实验数据 | 第44-45页 |
| 5.4.3 系统测试 | 第45-46页 |
| 5.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-50页 |
| 6.1 工作总结 | 第47-48页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第55页 |