声明
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 个性化搜索引擎研究现状
1.2.2 推荐算法研究现状
1.3 研究主要内容
1.4.1 研究方法
1.4.2 技术路线
1.5 论文组织结构
第二章 相关基础理论与技术简介
2.1 个性化搜索引擎及算法
2.1.1常见的信息检索算法
2.1.2前向传播和反向传播
2.1.3句子语义分析方法
2.1.4 Solr搜索引擎简介
2.1.5 Solr搜索引擎原理
2.2 个性化推荐算法
2.2.1 N-Gram模型
2.2.2 词向量生成方法
2.2.3 PageRank算法
2.2.4 LeaderRank算法
2.2.5 加权LeaderRank算法
2.3 本章小结
第三章 基于Doc2Vec和卷积神经网络的人脉搜索算法研究
3.1用户特征信息模型构建
3.1.1 模型整体架构
3.1.2 输入层设计
3.1.3 卷积层设计
3.1.4 池化层设计
3.1.5 全连接层设计
3.2人脉搜索排序算法设计
3.2.1 模型构建
3.2.2 算法流程
3.3 实验与分析
3.3.1 实验数据集
3.3.2 实验环境和度量标准
3.3.3 实验结果及分析
3.4 本章小结
第四章 基于加权LeaderRank的人脉推荐算法研究
4.1 问题描述
4.2 数据向量化表示
4.3 人脉推荐算法设计
4.3.1 链入链出相关度
4.3.2 内容相关度
4.3.3 时间衰减度
4.4.1实验数据集
4.4.2实验环境和度量标准
4.4.3实验结果及分析
4.5本章小结
第五章 人脉搜索推荐系统实现
5.1 系统总体架构
5.2 系统实现
5.2.1 运行环境
5.2.2 搜索模块
5.2.3 推荐模块
5.3 系统测试与评价
5.3.1 系统测试
5.3.2 系统评价
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
个人简历