基于用户兴趣漂移和语义特征的新闻推荐系统设计与实现

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基于用户兴趣漂移和语义特征的新闻推荐系统设计与实现

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基于用户兴趣漂移和语义特征的新闻推荐系统设计与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-14页
1.1 研究背景与研究现状	第10-11页
1.2 研究内容与主要工作	第11-12页
1.3 论文组织结构	第12-14页
第二章基于用户动态兴趣感知的新闻推荐	第14-27页
2.1 引言	第14-15页
2.2 基于用户动态兴趣感知的新闻推荐模型	第15-20页
2.2.1 基于项目的协同过滤算法	第16-17页
2.2.2 基于时间的数据权重	第17-18页
2.2.3 基于项目相似度的数据权重	第18-19页
2.2.4 基于用户动态兴趣感知的新闻推荐算法	第19-20页
2.2.5 算法描述	第20页
2.3 实验结果与分析	第20-26页
2.3.1 数据集介绍	第20-21页
2.3.2 评价指标	第21页
2.3.3 对比算法	第21页
2.3.4 实验结论	第21-26页
2.4 本章小结	第26-27页
第三章融合多种数据信息的新闻推荐	第27-35页
3.1 引言	第27-28页
3.2 融合多种数据信息的新闻推荐算法	第28-31页
3.2.1 配对排序	第28-29页
3.2.2 基于配对排序的隐因子模型	第29页
3.2.3 新闻类别	第29-30页
3.2.4 时间效应	第30页
3.2.5 新闻流行度	第30页
3.2.6 模型参数求解	第30-31页
3.3 实验结果与分析	第31-34页
3.3.1 数据集介绍	第31-32页
3.3.2 评价指标	第32页
3.3.3 对比算法	第32页
3.3.4 实验结论	第32-34页
3.4 本章小结	第34-35页
第四章基于时效性和相关性的新闻推荐	第35-42页
4.1 引言	第35页
4.2 基于时效性和相关性的新闻推荐算法	第35-38页
4.2.1 新闻属性	第35-36页
4.2.2 推荐策略	第36-37页
4.2.3 最大未来影响力策略	第37-38页
4.3 实验结果与分析	第38-41页
4.3.1 数据集介绍	第38-39页
4.3.2 评价指标	第39页
4.3.3 对比算法	第39页
4.3.4 实验结论	第39-41页
4.4 本章小结	第41-42页
第五章新闻推荐系统分析与设计	第42-48页
5.1 引言	第42页
5.2 新闻推荐系统需求分析	第42-43页
5.3 系统模块设计	第43-47页
5.3.1 前端展示模块	第44页
5.3.2 数据存储模块	第44-46页
5.3.3 数据采集模块	第46页
5.3.4 推荐策略模块	第46-47页
5.4 本章小结	第47-48页
第六章新闻推荐系统实现与测试	第48-54页
6.1 系统实现	第48-51页
6.1.1 服务端接口	第48-49页
6.1.2 功能实现	第49-51页
6.2 模块测试	第51-53页
6.2.1 功能测试	第52页
6.2.2 推荐测试	第52-53页
6.3 本章小结	第53-54页
第七章总结与展望	第54-56页
7.1 总结	第54-55页
7.2 展望	第55-56页
参考文献	第56-60页
致谢	第60-61页
攻读学位期间取得的研究成果	第61页

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