基于数据挖掘的设备推荐专家系统研究

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基于数据挖掘的设备推荐专家系统研究

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基于数据挖掘的设备推荐专家系统研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
1 绪论	第10-13页
1.1 课题研究的背景	第10-11页
1.1.1 科研信息管理与设备申购	第10页
1.1.2 推荐系统及应用现状	第10-11页
1.2 研究内容	第11-12页
1.3 论文的内容安排	第12-13页
2 数据挖掘与推荐系统的相关知识背景	第13-23页
2.1 数据挖掘技术	第13-17页
2.1.1 数据挖掘的定义	第13-14页
2.1.2 数据挖掘的常规流程	第14-15页
2.1.3 数据挖掘的技术方法	第15-16页
2.1.4 数据挖掘的功用	第16-17页
2.2 推荐系统	第17-22页
2.2.1 推荐系统概述	第17-18页
2.2.2 推荐系统的数学定义	第18-19页
2.2.3 推荐系统的研究方向	第19-20页
2.2.4 推荐系统的研究现状	第20-21页
2.2.5 用户行为数据	第21-22页
2.3 本章小结	第22-23页
3 推荐系统算法介绍	第23-30页
3.1 个性化推荐的算法简述	第23-27页
3.1.1 基于关联规则的推荐	第23页
3.1.2 基于内容过滤的推荐	第23-24页
3.1.3 基于协同过滤的推荐	第24-26页
3.1.4 各类推荐算法的比较	第26-27页
3.2 推荐算法的研究目的	第27页
3.3 各种推荐机制的评估方法	第27-29页
3.3.1 用户满意度	第27-28页
3.3.2 预测准确率	第28页
3.3.3 其他方法	第28-29页
3.4 本章小结	第29-30页
4 基于数据挖掘的设备推荐专家系统算法设计	第30-39页
4.1 数据规模与算法依据分析	第30-31页
4.2 特征向量相似度分析	第31页
4.3 基于关键字的内容过滤设备推荐算法	第31-34页
4.3.1 用户兴趣模型	第32-34页
4.3.2 产生推荐	第34页
4.4 基于专家用户的协同过滤设备推荐算法	第34-37页
4.4.1 用户信息表示	第35-36页
4.4.2 最近邻查询	第36-37页
4.4.3 推荐产生	第37页
4.5 在推荐算法中加入聚类应用	第37-38页
4.6 本章小结	第38-39页
5 基于数据挖掘的设备推荐专家系统系统设计	第39-67页
5.1 数据层——数据分析	第41-43页
5.2 核心推荐引擎——数据挖掘方法的实施	第43-62页
5.2.1 基于关键字的内容过滤设备推荐的实现	第43-49页
5.2.2 基于专家用户的协同过滤设备推荐的实现	第49-59页
5.2.3 对推荐结果进行排序	第59页
5.2.4 类设计	第59-62页
5.3 用户界面交互设计	第62-63页
5.4 系统评估与结论	第63-66页
5.5 本章小结	第66-67页
6 总结与展望	第67-69页
6.1 研究总结	第67页
6.2 未来进一步工作的展望	第67-69页
参考文献	第69-72页
致谢	第72-73页
个人简历	第73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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