基于马尔科夫链和节点中心度的论文推荐算法研究

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基于马尔科夫链和节点中心度的论文推荐算法研究

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基于马尔科夫链和节点中心度的论文推荐算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
1 绪论	第11-18页
1.1 研究背景及意义	第11-12页
1.1.1 研究背景	第11-12页
1.1.2 研究意义	第12页
1.2 国内外研究现状	第12-15页
1.2.1 经典的推荐算法	第12-14页
1.2.2 科技论文推荐算法	第14-15页
1.3 论文研究内容及技术路线	第15-16页
1.3.1 研究内容	第15页
1.3.2 技术路线	第15-16页
1.4 论文组织结构	第16-18页
2 理论基础	第18-27页
2.1 个性化推荐技术	第18-22页
2.1.1 协同过滤算法	第18-19页
2.1.2 基于内容过滤的推荐算法	第19-20页
2.1.3 基于关联规则的推荐算法	第20-21页
2.1.4 基于社交网络的推荐算法	第21-22页
2.1.5 混合推荐算法	第22页
2.2 马尔科夫模型	第22-24页
2.2.1 马尔科夫过程	第22-23页
2.2.2 马尔科夫链	第23页
2.2.3 马尔科夫链的应用	第23-24页
2.3 社交网络理论	第24-26页
2.3.1 社交网络的理论基础	第24页
2.3.2 社交网络的结构特征	第24-26页
2.3.3 社交网络的基本参数	第26页
2.4 本章小结	第26-27页
3 论文相似度计算模型	第27-35页
3.1 引言	第27页
3.2 相关研究	第27-29页
3.3 相似度模型设计	第29-30页
3.4 相似度模型构建	第30-34页
3.4.1 模型结构	第30-31页
3.4.2 数据处理	第31-32页
3.4.3 用户权值计算	第32-33页
3.4.4 状态转移矩阵计算	第33-34页
3.4.5 论文相似度计算模型	第34页
3.5 本章小结	第34-35页
4 论文推荐算法实现及性能分析	第35-51页
4.1 引言	第35页
4.2 算法设计与实现	第35-47页
4.2.1 算法流程	第35-36页
4.2.2 用户权重确定	第36-41页
4.2.3 状态转移矩阵获取	第41-45页
4.2.4 论文相似度计算	第45-47页
4.3 算法性能分析	第47-50页
4.3.1 性能评价指标	第47-48页
4.3.2 实验环境	第48页
4.3.3 实验结果分析	第48-50页
4.4 本章小结	第50-51页
5 论文推荐系统设计与实现	第51-62页
5.1 系统概要分析	第51-52页
5.1.1 需求分析	第51-52页
5.1.2 系统框架	第52页
5.1.3 系统开发环境	第52页
5.2 数据库设计	第52-55页
5.3 主要模块设计	第55-56页
5.3.1 热门论文推荐	第55-56页
5.3.2 个性化论文推荐	第56页
5.4 实现功能展示	第56-59页
5.4.1 用户好友关注	第56-57页
5.4.2 论文推荐	第57-58页
5.4.3 后台管理	第58-59页
5.5 论文推荐系统评价	第59-61页
5.6 本章小结	第61-62页
6 总结与展望	第62-64页
6.1 全文总结	第62页
6.2 工作展望	第62-64页
参考文献	第64-68页
攻读学位期间的科研成果	第68-69页
致谢	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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