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基于网络分析的推荐方法研究

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基于网络分析的推荐方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章引言	第9-14页
1.1 研究背景	第9-10页
1.2 研究现状	第10-11页
1.3 研究内容	第11-12页
1.4 论文结构	第12-14页
第二章网络推荐系统概述	第14-24页
2.1 网络推荐系统	第14-16页
2.2 个性化推荐系统的框架	第16-17页
2.3 常用的推荐算法	第17-21页
2.3.1 协同过滤推荐算法	第17-18页
2.3.2 基于内容的推荐算法	第18-19页
2.3.3 基于网络结构推荐算法	第19-21页
2.4 个性化推荐系统的评价指标	第21-23页
2.5 本章小结	第23-24页
第三章基于链接预测的推荐算法	第24-33页
3.1 相关概念	第24-27页
3.2 算法的基本思想	第27页
3.3 带权二部图网络中基于共同邻居的相似度	第27-30页
3.4 算法的框架	第30页
3.5 实验结果与分析	第30-32页
3.5.1 数据集	第30-31页
3.5.2 评价方法	第31页
3.5.3 实验结果	第31-32页
3.6 本章小结	第32-33页
第四章基于信息传播的信任推荐算法	第33-46页
4.1 信任的相关概念	第33-36页
4.1.1 信任网络	第33-35页
4.1.2 信任度	第35-36页
4.2 相似度与信任度的结合	第36-39页
4.2.1 用户间的相似度	第36-37页
4.2.2 信任度	第37-38页
4.2.3 相似度与信任度的结合	第38-39页
4.3 构成信任网络及评分的传播	第39-40页
4.4 算法框架	第40-41页
4.5 实验结果及分析	第41-45页
4.5.1 数据集	第41页
4.5.2 评价方法	第41-42页
4.5.3 实验结果	第42-45页
4.6 本章小结	第45-46页
第五章 “天玑”学术网的论文推荐系统	第46-75页
5.1 系统需求	第46-47页
5.2 系统设计	第47-49页
5.3 数据采集模块	第49-57页
5.4 社交网络模块	第57-59页
5.5 论文搜索模块	第59页
5.6 推荐模块	第59-63页
5.6.1 热门推荐	第60页
5.6.2 学者推荐	第60-61页
5.6.3 相似论文推荐	第61-63页
5.7 Web管理模块	第63-65页
5.8 系统实现与功能测试	第65-74页
5.8.1 登录界面	第65-66页
5.8.2 注册界面	第66-67页
5.8.3 个人信息界面	第67-68页
5.8.4 学术视界	第68-69页
5.8.5 学者推荐	第69-71页
5.8.6 学术搜索	第71-72页
5.8.7 论文推荐	第72-73页
5.8.8 热门推荐	第73-74页
5.9 本章小结	第74-75页
第六章总结与展望	第75-76页
参考文献	第76-79页
致谢	第79-80页
攻读学位期间发表的学术论文与参加的研究工作	第80-81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。

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