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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,点击这进入下载页面
 
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