基于用户数据挖掘的博库图书商城推荐方法研究

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基于用户数据挖掘的博库图书商城推荐方法研究

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基于用户数据挖掘的博库图书商城推荐方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-21页
1.1 研究背景	第11-12页
1.2 研究目的及意义	第12页
1.2.1 研究目的	第12页
1.2.2 研究意义	第12页
1.3 国内外研究现状及评述	第12-17页
1.3.1 国外研究现状	第12-14页
1.3.2 国内研究现状	第14-17页
1.3.3 评述	第17页
1.4 主要研究内容和方法	第17-21页
1.4.1 研究内容	第17-18页
1.4.2 研究方法	第18页
1.4.3 技术路线	第18-21页
第2章博库图书商城概况及推荐框架设计	第21-30页
2.1 博库图书商城发展概况	第21页
2.2 博库图书商城用户数据特性分析	第21-24页
2.2.1 用户数据内涵	第21-22页
2.2.2 用户数据类型	第22-24页
2.3 用户数据特点及应用问题分析	第24-26页
2.3.1 用户数据特点	第24页
2.3.2 博库图书商城用户数据应用存在问题分析	第24-26页
2.4 博库图书商城推荐架构设计	第26-29页
2.4.1 博库图书商城运行架构分析	第26-27页
2.4.2 推荐框架设计	第27-29页
2.5 本章小结	第29-30页
第3章博库图书商城图书属性评分计算	第30-43页
3.1 基于KNN算法的博库图书商城用户虚假评论过滤	第30-33页
3.1.1 虚假评论特征提取	第30-31页
3.1.2 虚假评论过滤算法	第31-33页
3.2 博库图书商城用户数据预处理	第33-35页
3.2.1 中文分词	第33-34页
3.2.2 新词管理	第34页
3.2.3 停用词删除	第34-35页
3.3 基于情感的图书属性挖掘	第35-38页
3.3.1 图书领域情感词典构建	第35-36页
3.3.2 图书特征提取	第36-38页
3.4 博库图书商城属性词库构建	第38-40页
3.5 基于评分分布的图书属性评分计算	第40-42页
3.5.1 图书属性评分计算	第41页
3.5.2 用户—图书属性评分矩阵构建	第41-42页
3.6 本章小结	第42-43页
第4章博库图书商城用户相似性计算	第43-56页
4.1 博库图书商城用户特征数据预处理	第43-48页
4.1.1 用户特征数据清洗	第43-44页
4.1.2 用户特征数据变换	第44-46页
4.1.3 用户特征数据归约	第46-48页
4.2 博库图书商城用户特征数据分类及特征矩阵构建	第48-49页
4.2.1 用户特征数据分类	第48-49页
4.2.2 用户特征矩阵	第49页
4.3 基于FCM聚类的博库图书商城用户相似性	第49-54页
4.3.1 博库图书商城用户特征数据FCM聚类	第50-53页
4.3.2 博库图书商城用户相似性计算	第53-54页
4.4 基于图书属性的用户相似性计算	第54-55页
4.4.1 稀疏矩阵填充	第54-55页
4.4.2 用户相似性计算	第55页
4.5 本章小结	第55-56页
第5章博库图书商城图书推荐生成及效果检验	第56-62页
5.1 博库图书商城图书推荐结果生成	第56-58页
5.1.1 邻居用户集合生成	第56-57页
5.1.2 推荐结果生成	第57-58页
5.2 博库图书商城推荐方法效果检验	第58-61页
5.2.1 实验方法	第58页
5.2.2 度量标准	第58-59页
5.2.3 实验分析	第59-61页
5.3 博库图书商城用户数据应用建议	第61页
5.4 本章小结	第61-62页
结论	第62-63页
参考文献	第63-69页
攻读学位期间发表的学术论文	第69-70页
致谢	第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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