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基于时序行为和标签关系的个性化新闻推荐系统研究

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基于时序行为和标签关系的个性化新闻推荐系统研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-19页
  · 研究背景及意义第10-12页
  · 个性化新闻推荐研究现状分析第12-17页
    · 基于内容的新闻推荐第12-13页
    · 基于用户行为的新闻推荐第13-14页
    · 基于混合的新闻推荐第14页
    · 基于上下文的新闻推荐第14-15页
    · 基于标签的新闻推荐第15-17页
  · 研究内容第17-18页
  · 论文组织结构第18-19页
第二章 基于时序的个性化新闻推荐算法第19-31页
  · 问题定义第19-20页
    · 传统的新闻推荐问题第19页
    · 预测下一则新闻问题第19-20页
  · 基线方法第20-22页
    · 改进的协同过滤新闻推荐算法第20-21页
    · 基于后继的新闻推荐算法第21-22页
  · 时序性协同过滤算法第22-25页
    · 传统相似度计算方法第22-23页
    · 时间依赖性相似系数第23页
    · 时序性协同过滤算法第23-25页
  · 实验与分析第25-30页
    · 实验数据第25页
    · 评价指标第25-26页
    · 实验结果与分析第26-30页
  · 本章小结第30-31页
第三章 基于标签的个性化新闻推荐算法第31-46页
  · 引言第31-32页
    · 基于标签的推荐算法研究第31页
    · 基于标签的个性化新闻推荐算法面临的挑战第31-32页
  · 符号说明及问题定义第32-33页
    · 符号说明第32-33页
    · 问题定义第33页
  · 朴素的基于标签的个性化新闻推荐算法第33-35页
    · 问题分析第33页
    · 算法设计第33-34页
    · 算法的不足第34-35页
  · 基于标签概率关系图的个性化新闻推荐算法第35-40页
    · 标签概率关系图第35-36页
    · 标签权重计算第36-37页
    · 标签相关性度量第37-38页
    · 算法的主要步骤第38-40页
  · 实验与分析第40-45页
    · 实验数据第40-41页
    · 实验方案和评价指标第41-42页
    · 实验结果及分析第42-45页
  · 本章小结第45-46页
第四章 基于标签的个性化新闻推荐系统实现第46-53页
  · 需求分析第46-48页
    · 功能需求第46-47页
    · 技术需求第47-48页
  · 系统架构第48-51页
    · 新闻抓取模块第48-49页
    · 新闻建模模块第49-50页
    · Web UI模块第50页
    · 新闻推荐模块第50-51页
  · 系统演示第51-52页
  · 本章小结第52-53页
第五章 总结与展望第53-55页
  · 本文工作总结第53页
  · 展望第53-55页
参考文献第55-59页
发表论文和科研情况说明第59-60页
致谢第60-61页

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