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高校图书推荐系统算法与模型研究
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
        1.1.1 研究背景第10页
        1.1.2 研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 国外研究现状第11-12页
        1.2.2 国内研究现状第12-13页
    1.3 研究方法与内容第13-15页
        1.3.1 研究方法第13-14页
        1.3.2 研究内容第14-15页
    1.4 本文组织结构第15页
    1.5 本文创新点第15-16页
    1.6 本章小结第16-17页
第二章 理论基础概述第17-24页
    2.1 个性化推荐系统介绍第17页
    2.2 个性化推荐算法介绍第17-21页
        2.2.1 协同过滤推荐算法第17-19页
        2.2.2 基于内容的推荐算法第19页
        2.2.3 基于关联规则的推荐算法第19-20页
        2.2.4 主要推荐算法的优缺点第20-21页
    2.3 其他相关理论与技术第21-23页
        2.3.1 中国图书馆图书分类法第21-22页
        2.3.2 评价方法与指标第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第三章 图书推荐背景下的协同过滤算法改进第24-34页
    3.1 基于用户的协同过滤算法步骤第24-25页
    3.2 基于图书借阅记录的用户相似度计算第25-31页
        3.2.1 评分数据稀疏问题的解决第25-28页
        3.2.2 用户借阅时长评分函数的设计第28-29页
        3.2.3 用户对图书类别评分的计算第29页
        3.2.4 相似度计算公式的选择与改进第29-31页
    3.3 基于自然属性特征的用户相似度计算第31-32页
    3.4 用户综合相似度的计算第32页
    3.5 评分预测值计算与Top?N推荐第32-33页
    3.6 本章小结第33-34页
第四章 高校图书混合推荐系统模型第34-40页
    4.1 推荐结果的优化问题及其解决方案第34页
    4.2 关联规则的相关定义及其挖掘过程第34-36页
        4.2.1 关联规则的相关定义第34-35页
        4.2.2 关联规则的挖掘过程第35-36页
    4.3 高校图书混合推荐系统模型的构造第36-39页
    4.4 本章小结第39-40页
第五章 实验设计与结果分析第40-50页
    5.1 实验数据集及其预处理第40-42页
    5.2 实验安排及其结果分析第42-49页
    5.3 本章小结第49-50页
第六章 总结与展望第50-53页
    6.1 总结第50-51页
    6.2 展望第51-53页
参考文献第53-56页
致谢第56-57页
攻读硕士学位期间发表的论文第57页

 
 
论文编号BS4250199,这篇论文共57
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