太原市教育局政务大数据平台的新闻分类和推荐方法研究

目录

声明

公式符号表

缩略词表

1绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 政务大数据

1.2.2 文本分类

1.2.3 推荐系统

1.3 本文主要工作和创新点

（1）本文主要工作

（2）本文创新点

1.4 本章小结

2 相关理论及技术

2.1 政务大数据

2.2 文本分类

2.2.1 文本分类常用技术

2.2.2 文本分类的关键问题

2.2.3 文本分类的应用

2.3 推荐系统

2.3.1 推荐系统构成

2.3.2 推荐方法概述

2.3.3 推荐系统评价标准

2.4 本章小结

3 教育政务新闻分类方法研究

3.1 新闻文本集处理

3.1.1 教育政务新闻获取

3.1.2 教育政务词库构建

3.1.3 文本预处理

3.1.4 文本特征提取

3.1.5 文本表示

3.2 基于朴素贝叶斯分类模型

3.3 基于卷积神经网络分类模型

3.4 实验结果分析

3.5 本章小结

4 基于混合策略教育政务新闻推荐方法

4.1 问题的提出

4.2 基于改进协同过滤推荐方法

4.3 基于用户属性推荐方法

4.4 基于内容推荐方法

4.5 基于混合策略推荐方法

4.6 实验结果分析

4.6.1 改进协同过滤方法实验结果分析

4.6.2 混合策略推荐方法实验结果分析

4.7 本章小结

5 总结与展望

5.1 本文总结

5.2 未来工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间所获得的研究成果

致 谢