基于身边服务的推荐系统的设计与实现

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基于身边服务的推荐系统的设计与实现

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基于身边服务的推荐系统的设计与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-14页
第一章绪论	第14-18页
1.1 选题背景及意义	第14页
1.2 国内外相关研究	第14-16页
1.3 本文主要内容	第16页
1.4 论文结构	第16-18页
第二章相关技术介绍	第18-26页
2.1 常用推荐算法	第18-21页
2.1.1 基于内容推荐	第18-19页
2.1.2 协同过滤推荐	第19-21页
2.1.3 组合推荐	第21页
2.2 相似度计算方法	第21-23页
2.2.1 EuclideanDistanceSimilarity:欧氏距离相似度	第21-22页
2.2.2 PearsonCorrelationSimilarity: 皮尔森相关系数相似度	第22页
2.2.3 CosineSimilarity: 余弦相似度	第22页
2.2.4 CityBlockSimilarity: 曼哈顿距离相似度	第22-23页
2.3 评价指标	第23-25页
2.3.1 准确度	第23-24页
2.3.2 多样性	第24-25页
2.3.3 覆盖率	第25页
2.4 本章小结	第25-26页
第三章系统需求分析及总体设计	第26-38页
3.1 项目背景	第26-27页
3.1.1 项目建设背景	第26页
3.1.2 推荐系统面临的问题	第26-27页
3.2 需求分析	第27-29页
3.2.1 身边服务类型	第27-28页
3.2.2 用户入口	第28页
3.2.3 数据收集与存储	第28页
3.2.4 推荐引擎	第28-29页
3.2.5 推荐报告	第29页
3.3 总体架构	第29-33页
3.3.1 业务逻辑设计	第30-31页
3.3.2 业务流程	第31-33页
3.4 数据存储层设计	第33-36页
3.5 本章小结	第36-38页
第四章推荐系统层的设计和实现	第38-66页
4.1 用户建模模块设计与实现	第39-48页
4.1.1 用户数据收集	第40-41页
4.1.2 用户模型表示	第41-43页
4.1.3 用户兴趣度计算	第43-45页
4.1.4 用户模型实现	第45-48页
4.2 推荐引擎模块设计与实现	第48-63页
4.2.1 基于用户的协同过滤算法	第49-52页
4.2.2 基于用户的协同过滤实现	第52-55页
4.2.3 基于内容推荐	第55-58页
4.2.4 基于内容推荐实现	第58-61页
4.2.5 混合推荐实现	第61-63页
4.3 推荐结果处理	第63页
4.4 推荐算法评测	第63-65页
4.5 本章小结	第65-66页
第五章推荐报告模块的设计与实现	第66-84页
5.1 报告模板设计	第66-71页
5.1.1 用户建模信息展示设计	第66-67页
5.1.2 用户历史行为数据展示设计	第67-68页
5.1.3 推荐结果展示设计	第68-70页
5.1.4 用户反馈数据展示设计	第70-71页
5.1.5 本次推荐结果展示设计	第71页
5.2 模板内容填充的设计与实现	第71-79页
5.2.1 表格填充设计	第72-74页
5.2.2 表格填充实现	第74-76页
5.2.3 图片替换设计与实现	第76-79页
5.2.4 生成报告	第79页
5.3 报告生成测试与结果展示	第79-83页
5.3.1 报告完整性和准确性测试	第79-80页
5.3.2 报告部分结果展示	第80-83页
5.4 本章小结	第83-84页
第六章总结与展望	第84-86页
6.1 总结	第84页
6.2 展望	第84-86页
参考文献	第86-88页
致谢	第88-90页
作者简介	第90-91页

本篇论文共91页，点击这进入下载页面。

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