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基于阅读兴趣的社交网络推荐系统的设计与实现
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基于阅读兴趣的社交网络推荐系统的设计与实现
论文目录
致谢
第1-6页
摘要
第6-7页
ABSTRACT
第7-12页
1 引言
第12-18页
1.1 研究背景
第12-13页
1.2 国内外研究现状
第13-14页
1.3 存在问题
第14-15页
1.4 解决思路
第15-16页
1.5 研究意义
第16页
1.6 论文组织结构
第16-18页
2 兴趣推荐技术的优选及解决途径的确立
第18-30页
2.1 文本分类技术的优选
第18-24页
2.1.1 文本训练样本集
第18-19页
2.1.2 文本特征选择
第19-22页
2.1.3 文本模型表示
第22-24页
2.2 阅读兴趣挖掘技术的优选
第24-27页
2.2.1 建立阅读兴趣模型
第24-25页
2.2.2 更新阅读兴趣模型
第25-27页
2.3 个性化推荐技术的选择
第27-29页
2.3.1 基于热度的推荐算法
第27页
2.3.2 协同过滤推荐算法
第27-28页
2.3.3 基于内容推荐算法
第28-29页
2.4 本章小结
第29-30页
3 业务分析与系统需求定义
第30-40页
3.1 需求调研
第30-33页
3.1.1 同类产品调研
第30-31页
3.1.2 目标用户调研
第31-33页
3.2 业务分析
第33-35页
3.2.1 业务描述
第33-34页
3.2.2 业务用例分析
第34-35页
3.3 功能需求定义
第35-37页
3.3.1 社交系统的功能定义
第36-37页
3.3.2 推荐系统的功能定义
第37页
3.4 非功能性需求定义
第37-38页
3.5 本章小节
第38-40页
4 推荐系统关键算法的逻辑设计
第40-56页
4.1 文本分类算法的设计
第40-48页
4.1.1 文本预处理
第41页
4.1.2 特征提取
第41-44页
4.1.3 文本分类器
第44-48页
4.2 用户阅读兴趣挖掘的设计
第48-53页
4.2.1 用户数据收集
第48-50页
4.2.2 用户模型建立与更新
第50-53页
4.3 个性化推荐算法的设计
第53-54页
4.3.1 文章推荐的设计
第53-54页
4.3.2 用户推荐的设计
第54页
4.4 本章小节
第54-56页
5 推荐系统的设计与实现
第56-72页
5.1 系统架构设计
第56-59页
5.1.1 架构设计
第56-58页
5.1.2 功能模块划分
第58-59页
5.2 系统开发与运行环境
第59页
5.3 系统数据库设计
第59-62页
5.4 系统推荐模块的实现
第62-70页
5.4.1 数据获取模块
第63-64页
5.4.2 文本分类的实现
第64-65页
5.4.3 用户阅读兴趣挖掘的实现
第65-67页
5.4.4 推荐策略的实现
第67-70页
5.5 本章小节
第70-72页
6 推荐方案的验证
第72-82页
6.1 文本分类验证
第72-75页
6.1.1 测试数据与评价标准
第72-73页
6.1.2 文章分类性能测试
第73-74页
6.1.3 结果分析
第74-75页
6.2 用户阅读兴趣挖掘验证
第75-78页
6.2.1 单天的阅读兴趣
第76页
6.2.2 短期的阅读兴趣
第76-77页
6.2.3 长期的阅读兴趣
第77-78页
6.2.4 结果分析
第78页
6.3 推荐结果验证
第78-81页
6.3.1 文章推荐验证
第78-80页
6.3.2 好友推荐验证
第80-81页
6.3.3 结果分析
第81页
6.4 本章小节
第81-82页
7 总结与展望
第82-84页
7.1 总结
第82页
7.2 未来展望
第82-84页
参考文献
第84-86页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
第86-90页
学位论文数据集
第90页
本篇论文共
90
页,
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。
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