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电影推荐系统微信小程序的设计与实现 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-5页 | | Abstract | 第5页 | | 第1章 绪论 | 第9-12页 | | 1.1 研究背景 | 第9-10页 | | 1.1.1 电影推荐系统 | 第9页 | | 1.1.2 微信小程序 | 第9-10页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 | | 1.2.1 电影推荐系统研究现状 | 第10-11页 | | 1.2.2 微信小程序研究现状 | 第11页 | | 1.3 论文研究内容与组织结构 | 第11-12页 | | 1.3.1 研究内容 | 第11页 | | 1.3.2 组织结构 | 第11-12页 | | 第2章 电影推荐系统相关技术 | 第12-19页 | | 2.1 网络爬虫 | 第12页 | | 2.2 文本特征提取 | 第12-13页 | | 2.2.1 中文分词 | 第12-13页 | | 2.2.2 词向量模型 | 第13页 | | 2.3 情感分析 | 第13-14页 | | 2.4 推荐算法 | 第14-18页 | | 2.4.1 协同过滤推荐算法 | 第15-17页 | | 2.4.2 推荐系统性能度量方法 | 第17-18页 | | 2.5 微信小程序 | 第18页 | | 2.6 本章小结 | 第18-19页 | | 第3章 电影推荐算法的设计与实现 | 第19-32页 | | 3.1 推荐算法设计 | 第19页 | | 3.2 推荐算法实施过程 | 第19-30页 | | 3.2.1 数据准备 | 第20-22页 | | 3.2.2 数据处理 | 第22-23页 | | 3.2.3 特征提取 | 第23-26页 | | 3.2.4 构建情感极性分类模型 | 第26-28页 | | 3.2.5 推荐算法实现 | 第28-30页 | | 3.3 推荐算法评估 | 第30页 | | 3.4 本章小结 | 第30-32页 | | 第4章 电影推荐系统分析与设计 | 第32-40页 | | 4.1 可行性分析 | 第32页 | | 4.2 需求分析 | 第32-34页 | | 4.2.1 功能性需求 | 第33页 | | 4.2.2 非功能性需求 | 第33-34页 | | 4.3 指导思想和设计原则 | 第34页 | | 4.3.1 指导思想 | 第34页 | | 4.3.2 设计原则 | 第34页 | | 4.4 架构设计 | 第34-35页 | | 4.5 功能设计 | 第35-37页 | | 4.5.1 影片推荐模块设计 | 第36页 | | 4.5.2 搜索模块设计 | 第36页 | | 4.5.3 用户信息模块设计 | 第36-37页 | | 4.6 数据库设计 | 第37-39页 | | 4.6.1 E-R图设计 | 第37-38页 | | 4.6.2 数据表设计 | 第38-39页 | | 4.7 本章小结 | 第39-40页 | | 第5章 电影推荐系统实现与测试 | 第40-48页 | | 5.1 系统开发环境及运行环境 | 第40页 | | 5.1.1 开发环境 | 第40页 | | 5.1.2 运行环境 | 第40页 | | 5.2 系统实现 | 第40-45页 | | 5.2.1 电影推荐模块实现 | 第40-42页 | | 5.2.2 搜索模块实现 | 第42-43页 | | 5.2.3 用户信息模块实现 | 第43-45页 | | 5.3 系统测试 | 第45-47页 | | 5.3.1 测试目的 | 第45页 | | 5.3.2 测试用例 | 第45-47页 | | 5.4 本章小结 | 第47-48页 | | 第6章 总结与展望 | 第48-50页 | | 6.1 总结 | 第48页 | | 6.2 展望 | 第48-50页 | | 参考文献 | 第50-53页 | | 学位期间发表的论文 | 第53-54页 | | 致谢 | 第54页 |
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论文编号BS4299454，这篇论文共54页
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