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基于语义Web技术的推荐系统研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 绪论第11-17页
   ·研究背景及意义第11-13页
     ·研究背景第11-12页
     ·研究意义第12-13页
   ·国内外相关领域研究现状第13-16页
     ·基于语义Web 技术的推荐系统的研究现状第13-14页
     ·用户模型的研究现状第14-16页
   ·本文研究内容和组织结构第16-17页
第二章 个性化推荐系统概述第17-25页
   ·个性化推荐系统的概念第17页
   ·个性化推荐系统的研究内容第17-18页
   ·个性化推荐系统的体系结构第18-19页
   ·个性化推荐系统的分类第19-24页
     ·基于规则的个性化服务系统第19页
     ·基于内容的个性化服务系统第19-20页
     ·基于协同过滤的个性化服务系统第20-23页
     ·混合推荐第23-24页
   ·小结第24-25页
第三章 语义WEB 技术和用户模型概述第25-41页
   ·语义WEB 简介第25-28页
     ·语义Web 产生的背景第25页
     ·语义Web 的体系结构第25-26页
     ·本体及其描述语言第26-28页
   ·用户模型第28-39页
     ·用户模型的信息来源第29-31页
     ·用户模型的信息获取第31页
     ·用户模型的表示方法第31-35页
     ·用户模型的更新第35-37页
     ·用户建模技术第37-38页
     ·用户模型的发展方向第38-39页
   ·小结第39-41页
第四章 基于本体的用户模型第41-53页
   ·问题的提出第41-43页
   ·基于本体的用户模型的设计第43-50页
     ·基于本体的用户模型的表示第44-46页
     ·基于本体的用户模型的更新第46-50页
   ·小结第50-53页
第五章 基于语义WEB 技术的推荐系统的实现第53-63页
   ·系统框架第53-54页
   ·系统的设计与实现第54-57页
     ·新闻信息收集处理模块的实现第54-56页
     ·基于本体的用户模型的实现第56-57页
     ·推荐策略模块第57页
   ·用户模型试验第57-61页
     ·实验准备第57-59页
     ·实验过程描述第59-61页
   ·实验分析第61-62页
   ·小结第62-63页
第六章 总结与展望第63-65页
   ·研究总结第63页
   ·展望第63-65页
参考文献第65-69页
致谢第69-70页
攻读学位期间发表的学术论文第70页

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