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基于Html5的手机游戏推荐系统研究与实现

摘要第3-4页
Abstract第4页
1 绪论第12-18页
    1.1 研究背景及意义第12-14页
        1.1.1 研究背景第12-13页
        1.1.2 研究意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-16页
        1.2.1 传统个性化推荐系统第14-15页
        1.2.2 国内外相关推荐算法研究现状第15-16页
    1.3 论文研究内容及结构安排第16-18页
2 协同过滤推荐算法第18-25页
    2.1 协同过滤概述第18页
    2.2 基于用户的协同过滤推荐第18-21页
        2.2.1 概述与算法流程第18-19页
        2.2.2 相似性度量方法第19-20页
        2.2.3 预测评分并推荐项目第20-21页
    2.3 基于项目的协同过滤推荐第21-23页
        2.3.1 概述与算法流程第21页
        2.3.2 相似性度量方法第21-22页
        2.3.3 预测评分并推荐项目第22-23页
    2.4 协同过滤推荐算法的问题与挑战第23-24页
        2.4.1 数据冷启动问题第23页
        2.4.2 数据稀疏性问题第23-24页
        2.4.3 系统时效性问题第24页
    2.5 本章小结第24-25页
3 系统需求分析与总体设计第25-32页
    3.1 需求分析概述第25-26页
    3.2 手机Html5游戏大厅需求分析与设计第26-28页
        3.2.1 用户接入与登陆第26页
        3.2.2 游戏的呈现第26-27页
        3.2.3 游戏活动与礼包模块第27页
        3.2.4 统一支付与行为统计第27-28页
    3.3 手机Html5游戏后台管理系统需求分析与设计第28-29页
    3.4 系统所需承载能力评估需求分析第29-30页
    3.5 游戏推荐的需求分析与总体设计第30-31页
        3.5.1 行为采集模块第30页
        3.5.2 模型分析与推荐算法模块第30-31页
    3.6 本章小结第31-32页
4 基于信息熵相关性度量的协同过滤推荐算法第32-43页
    4.1 传统相似性度量问题第32-33页
    4.2 相关解决方法第33-34页
    4.3 基于信息熵相似性的协同过滤推荐算法设计第34-37页
        4.3.1 信息熵知识简介第34页
        4.3.2 信息熵相似性度量方法第34-35页
        4.3.3 基于信息熵相似性的协同过滤推荐算法描述第35-37页
    4.4 实验结果及分析第37-42页
        4.4.1 实验评价标准第37-38页
        4.4.2 实验数据集第38-39页
        4.4.3 MovieLens实验结果与分析第39-40页
        4.4.4 游戏推荐实验结果与分析第40-42页
    4.5 本章小结第42-43页
5 系统的详细设计第43-72页
    5.1 服务器体系结构第43-44页
    5.2 数据模型设计第44-51页
        5.2.1 游戏基本信息表第45页
        5.2.2 游戏用户信息表第45-46页
        5.2.3 玩家支付信息表第46-47页
        5.2.4 游戏活动信息表与游戏礼包信息表第47-48页
        5.2.5 管理员用户信息表第48-49页
        5.2.6 玩家进行游戏统计表与历史记录表第49页
        5.2.7 每日信息统计表第49-50页
        5.2.8 大厅相关栏目表与推荐预处理表第50-51页
    5.3 手机Html5游戏大厅模块详细设计第51-57页
        5.3.1 系统用例图第51-52页
        5.3.2 大厅前端页面设计第52-57页
    5.4 手机Html5游戏后台管理系统模块详细设计第57-61页
        5.4.1 系统用例图第57-58页
        5.4.2 主要功能流程图第58-61页
    5.5 服务器后台模块详细设计第61-66页
        5.5.1 第三方接入模块第61-63页
        5.5.2 统一访问接口第63页
        5.5.3 统一存储服务接口与数据存储层第63-66页
        5.5.4 定时任务与后台业务处理层第66页
    5.6 游戏推荐模块详细设计第66-71页
        5.6.1 整体架构第66-67页
        5.6.2 数据采集第67-68页
        5.6.3 数据预处理第68-69页
        5.6.4 最近邻修改更新第69-70页
        5.6.5 游戏推荐第70-71页
    5.7 本章小结第71-72页
6 系统实现与测试第72-83页
    6.1 系统实现第72-79页
        6.1.1 手机Html5游戏大厅前端实现第72-74页
        6.1.2 手机Html5游戏后台管理系统实现第74-76页
        6.1.3 服务器后台模块实现第76-77页
        6.1.4 游戏推荐实现第77-79页
    6.2 系统运行与测试第79-82页
        6.2.1 系统运行环境第80页
        6.2.2 系统性能测试第80-81页
        6.2.3 游戏推荐性能结果第81-82页
    6.3 本章小结第82-83页
7 总结与展望第83-85页
    7.1 工作总结第83页
    7.2 工作展望第83-85页
致谢第85-86页
参考文献第86-90页
附录第90页

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