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声明
第1章绪论
1.1课题的研究背景及意义
1.2国内外研究现状
1.3主要研究工作
1.4论文结构
第2章 个性化推荐系统及其应用技术
2.1个性化以及个性化服务
2.2个性化推荐系统的组成部分
2.3个性化推荐系统的推荐技术
2.3.1基于内容的推荐
2.3.2协同过滤推荐
2.3.3基于规则的推荐
2.3.4基于人口统计的推荐
2.3.5基于效用的推荐
2.3.6基于知识的推荐
2.3.7组合推荐
2.4个性化推荐系统中相关技术
2.4.1数据挖掘技术
2.4.2信息过滤与信息检索
2.5本章小结
第3章 协同过滤技术研究
3.1协同过滤概念
3.2协同过滤算法的步骤
3.3协同过滤算法的分类
3.3.1基于全局的协同过滤算法
3.3.2基于模型的协同过滤算法
3.3.3基于用户的协同过滤
3.3.4基于项目的协同过滤
3.4协同过滤算法的优缺点
3.4.1基于用户的协同过滤存在的问题
3.4.2基于项目的协同过滤存在的问题
3.4本章小结
第4章 组合推荐推荐技术研究
4.1组合推荐的优势
4.2几种组合推荐的方式
4.2.1基于内容和基于协同过滤组合
4.2.2基于聚类的协同过滤推荐算法
4.2.3基于降维的协同过滤推荐
4.2.4协同过滤同关联规则
4.3基于项目特征属性的协同过滤推荐
4.3.1协同过滤数据稀疏问题的解决方案
4.3.2基于项目特征属性的协同过滤算法
4.3.3项目属性的获取及计算
4.3.4目标项目的可能评价值
4.3.5实验分析及结论
4.4本章小结
第5章 学习资料推荐系统分析与设计
5.1系统的需求分析
5.2系统分析
5.3数据的采集及数据库设计
5.4学习资料系统的体系结构
5.5推荐系统的推荐流程
5.6学习资料系统推荐模型
5.6.1个性化推荐模块
5.6.2排行榜推荐模块
5.6.3新项目推荐模块
5.7本章小结
第6章结论与展望
6.1论文的工作总结
6.2展望
参考文献
致谢