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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
本篇论文共
61
页,
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