声明
摘要
1．1研究背景
1．2研究意义
1．3国内外研究现状
1．3．1国外发展及研究
1．3．2国内发展与研究
1．3．3当前推荐系统的发展重点
1．4研究内容
1．5论文的组织结构
1．6本章小结
第2章相关技术理论综述
2．1推荐系统综述
2．2冷启动问题综述
2．2．1冷启动问题产生的原因
2．2．2冷启动问题的分类
2．2．3冷启动问题的解决方案
2．3数据获取
2．3．1网络爬虫的介绍
2．3．2网络爬虫的类型
2．4数据预处理
2．4．1原始数据问题
2．4．2数据处理技术
2．5平台存储
2．5．1 MongoDB数据库
2．5．2 SQLite数据库
2．6本章小结
第3章推荐平台概要设计
3．1需求分析
3．1．1功能性需求
3．1．2非功能性需求
3．2平台架构
3．2．1整体架构
3．2．2数据存储模块
3．2．3数据获取模块
3．2．4混合推荐模块
3．2．5平台展示模块
3．3平台处理流程
3．4本章小结
第4章推荐平台详细设计与实现
4．1．1数据获取流程
4．1．2评论获取技术选择
4．1．3评论获取功能实现
4．1．4定时获取功能实现
4．2．1用户画像存储
4．2．2评论画像存储
4．2．3歌单基本信息存储
4．3混合推荐模块
4．3．1评论热度召回
4．3．2评论标签相似召回
4．3．3评论内容相似召回
4．3．4排序子模块
4．3．5混合推荐整体模块
4．4展现模块
4．5本章小结
第5章平台测试
5．1异步网络爬虫测试
5．2平台功能测试
5．3．1精确率指标
5．3．2召回率指标
5．3．3 F1-Score
5．3．4效果展示
5．4平台展示
5．5本章小结
6．1总结
6．2展望
参考文献
致谢
山东大学;
