基于数据挖掘的文献自动推荐研究



基于数据挖掘的文献自动推荐研究

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基于数据挖掘的文献自动推荐研究

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-6 页
目录	第6-8 页
第1章绪论	第8-14 页
· 选题背景及意义	第8-9 页
· 国内外研究现状	第9-13 页
· 数据挖掘研究现状	第9-11 页
· 推荐系统研究现状	第11-13 页
· 本文的主要工作	第13-14 页
第2章个性化推荐研究	第14-21 页
· 个性化推荐概述	第14-15 页
· 基于内容的个性化推荐	第15-16 页
· 协同过滤个性化推荐	第16-18 页
· 混合推荐	第18-19 页
· 基于数据挖掘的个性化推荐	第19 页
· 小结	第19-21 页
第3章文献自动推荐模块的分析与设计	第21-32 页
· 结构分析	第21-22 页
· 功能分析	第22 页
· 总体分析	第22-23 页
· 文献自动推荐建模	第23-26 页
· 文献建模	第23-24 页
· 用户兴趣模型	第24-26 页
· 用户对文献兴趣度的计算	第26-27 页
· 关联规则——FP-Growth算法	第27-28 页
· 分类规则——决策树算法	第28-30 页
· 文献推荐服务	第30 页
· 新文献推荐服务	第30-31 页
· 小结	第31-32 页
第4章自动推荐模块的实现	第32-50 页
· 整体框架	第32-33 页
· 数据源介绍及用户兴趣模型的实现	第33-37 页
· 概述	第33-34 页
· 数据收集	第34-35 页
· 数据预处理	第35-36 页
· 用户兴趣模型实现	第36-37 页
· 数据库设计	第37-40 页
· FP-Tree算法实现	第40-42 页
· 决策树算法实现	第42-44 页
· 数据集选取	第42-43 页
· 实验方案及假设限制	第43 页
· 实验过程	第43-44 页
· 具体功能实现	第44-47 页
· 结果分析	第47-50 页
第5章总结与展望	第50-52 页
· 工作总结	第50-51 页
· 进一步研究工作展望	第51-52 页
参考文献	第52-55 页
研究生期间发表论文	第55-56 页
致谢	第56 页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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