声明
摘要
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究及应用现状
1.3 论文主要研究内容及工作
1.4 论文组织结构
第2章 个性化推荐系统的研究
2.1 推荐系统一般描述
2.2 常用推荐算法
2.2.1 协同过滤算法
2.2.2 基于内容的推荐算法
2.2.3 混合推荐算法
2.3 推荐系统目前的优劣
2.4 推荐系统的评价标准
2.4.1 用户满意度
2.4.2 预测准确度
2.5 本章小结
第3章 针对科研成果的个性化推荐算法的研究
3.1 推荐核心算法概述
3.2 科研成果物品配置文件的建立
3.2.1 配置文件的表达
3.2.2 配置文件的计算
3.3 用户配置文件的建立
3.3.1 用户配置文件的表达
3.3.2 用户配置文件的建立和更新
3.4 相似度计算及推荐
3.4.1 协同过滤相似度计算及推荐
3.4.2 基于内容的相似度计算及推荐
3.4.3 混合推荐结果的产生
3.5 实验结果及验证
3.5.1 运算速度对比
3.5.2 推荐系统评价
3.6 本章小结
第4章 针对科研成果的个性化推荐系统设计与实现
4.1 系统开发环境
4.1.1 硬件环境
4.1.2 软件环境
4.2 系统整体设计
4.2.1 系统外围架构
4.2.2 用户数据收集和存储
4.2.3 推荐系统架构
4.3 数据库设计
4.4 系统主要模块设计
4.4.1 用户模块
4.4.2 物品模块
4.4.3 推荐模块
4.5 系统实现
4.5.1 用户注册的实现
4.5.2 科研成果管理的实现
4.5.3 科研成果文件的解析和分词
4.5.4 科研成果推荐结果展示
4.5.5 科研用户社交化推荐
4.6 本章小结
第5章 总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
致谢
作者简介
华北电力大学;
华北电力大学(北京);