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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--高校机构知识库个性化文本信息推荐方法研究
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高校机构知识库个性化文本信息推荐方法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 选题的背景与意义第11-13页
    1.2 国内外研究现状及发展趋势第13-16页
        1.2.1 个性化推荐系统第13-14页
        1.2.2 高校机构知识库第14-16页
    1.3 研究思路第16-17页
    1.4 论文组织结构第17-18页
第2章 高校机构知识库特点分析及个性化推荐方法介绍第18-35页
    2.1 高校机构知识库特点第18-20页
        2.1.1 需求分析第18-19页
        2.1.2 特点分析第19-20页
    2.2 个性化推荐系统第20-26页
        2.2.1 用户兴趣模型第20-22页
        2.2.2 文本表示模型第22-23页
        2.2.3 分词工具分析第23-24页
        2.2.4 向量相似度评价第24页
        2.2.5 聚类算法分析第24-26页
    2.3 常用算法分析及比较第26-31页
        2.3.1 基于内容过滤的推荐算法第26-28页
        2.3.2 基于用户协同过滤的推荐算法第28-29页
        2.3.3 基于项目协同过滤的推荐算法第29-30页
        2.3.4 基于关联规则的推荐算法第30页
        2.3.5 基于内容过滤和协同过滤算法比较第30-31页
    2.4 混合推荐模式第31-34页
        2.4.1 可行性分析第31-32页
        2.4.2 混合推荐模型基本框架第32-34页
    2.5 本章小结第34-35页
第3章 个性化文本信息混合推荐系统分析与设计第35-52页
    3.1 混合推荐系统需求分析第35-36页
        3.1.1 系统功能需求第35-36页
        3.1.2 系统性能需求第36页
    3.2 混合推荐系统模型的确定第36-38页
        3.2.1 用户兴趣模型的确定第36-37页
        3.2.2 文本表示模型的确定第37-38页
    3.3 混合推荐系统架构设计第38-39页
    3.4 混合推荐系统核心模块结构设计第39-41页
        3.4.1 用户兴趣模型构建模块结构设计第39页
        3.4.2 文本表示模型构建模块结构设计第39-40页
        3.4.3 相似度计算模块结构设计第40-41页
        3.4.4 聚类模块结构设计第41页
    3.5 系统核心模块流程设计第41-47页
        3.5.1 用户兴趣模型构建模块流程设计第41-42页
        3.5.2 文本表示模型构建模块流程设计第42-43页
        3.5.3 相似度计算模块流程设计第43-45页
        3.5.4 聚类模块流程设计第45-47页
    3.6 混合推荐系统算法设计第47-49页
        3.6.1 高校机构知识库数据分析第47页
        3.6.2 混合推荐算法核心思想第47页
        3.6.3 混合推荐算法描述第47-48页
        3.6.4 算法流程第48-49页
    3.7 混合推荐策略设计第49-51页
    3.8 本章小结第51-52页
第4章 高校机构知识库个性化文本信息混合推荐系统技术实现第52-60页
    4.1 系统分词及特征词提取第52-53页
        4.1.1 系统分词设计第52页
        4.1.2 系统特征词提取第52-53页
    4.2 系统相似度计算第53-54页
        4.2.1 用户相似度第53-54页
        4.2.2 文本相似度第54页
    4.3 系统聚类计算第54-55页
    4.4 系统构建领域推荐索引第55-57页
    4.5 信息推荐系统第57-59页
        4.5.1 检索功能第57页
        4.5.2 匿名用户推荐第57-58页
        4.5.3 登录用户推荐第58页
        4.5.4 根据用户最新兴趣推荐第58-59页
    4.6 本章小结第59-60页
第5章 实验及结果分析第60-65页
    5.1 相似度计算第60-61页
    5.2 推荐准确率与召回率第61-63页
        5.2.1 混合推荐系统的准确率和召回率第61-62页
        5.2.2 推荐算法比较第62-63页
    5.3 用户打分评价第63-64页
    5.4 本章小结第64-65页
第6章 结论与展望第65-67页
    6.1 结论第65-66页
    6.2 展望第66-67页
参考文献第67-70页
致谢第70页

 
 
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