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个性化技术及其在数字图书馆中应用的研究

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个性化技术及其在数字图书馆中应用的研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-16页
第1章 引言第16-22页
  · 研究背景第16-18页
  · 研究内容第18-20页
  · 本文贡献第20-21页
  · 论文结构第21-22页
第2章 个性化信息服务研究综述第22-44页
  · 现有个性化推荐系统第23-26页
    · 按照推荐内容分类第23-25页
    · 按照用户建模方法分类第25-26页
  · 个性化推荐技术综述第26-37页
    · 推荐系统形式化定义第26-28页
    · 基于内容的推荐技术第28页
    · 协同过滤技术第28-34页
    · 基于知识的推荐技术第34页
    · 基于数据挖掘的推荐技术第34页
    · 混合型推荐系统第34-36页
    · 推荐系统的评估第36-37页
  · 推荐系统的发展趋势第37-42页
    · 结合上下文信息第37-38页
    · 利用多维度物品评分第38页
    · 非侵入式获取用户偏好第38-39页
    · 分布式推荐系统第39-40页
    · 推荐系统的鲁棒性第40页
    · 社会化推荐系统第40-41页
    · 个人隐私保护第41页
    · 其它发展趋势第41-42页
  · 个性化搜索发展趋势第42-43页
  · 本章小结第43-44页
第3章 基于随机行走模型的协同过滤技术研究第44-60页
  · 简介第44-45页
  · 相关工作第45-46页
  · 问题定义第46-47页
  · 增强二部图上的吸收随机行走算法第47-50页
  · 实验第50-57页
    · 实验设计第51页
    · 评估度量第51-52页
    · 对比算法第52-54页
    · 实验结果第54-57页
    · 参数α影响第57页
  · 本章小结第57-60页
第4章 基于多维度评分的协同过滤技术研究第60-80页
  · 简介第60-61页
  · 相关工作第61-63页
  · 单维度评分概率隐含语义分析模型第63-65页
  · 多维度评分概率隐含语义分析模型第65-70页
    · 多元高斯模型第66-67页
    · 线性高斯回归模型第67-70页
    · 用户多维度评分归一化第70页
  · 实验第70-77页
    · 数据集第71-72页
    · 基于物品的算法第72-73页
    · 评价策略与度量第73-74页
    · 实验结果第74-77页
  · 讨论第77-78页
  · CADAL阅读器中的多维度评分模块第78-79页
  · 本章小结第79-80页
第5章 基于可伸缩紧凑浏览模式树的图书实时推荐第80-98页
  · 简介第80-81页
  · 系统框架第81页
  · 问题定义第81-82页
  · 基于可伸缩紧凑浏览模式树的图书推荐第82-90页
    · 可伸缩紧凑浏览模式树定义第82-84页
    · 可伸缩紧凑浏览模式树的构建过程第84-87页
    · 基于可伸缩紧凑浏览模式树的推荐过程第87-90页
  · 实验第90-97页
    · CADAL日志数据第90-92页
    · 实验设计第92-93页
    · 实验结果第93-97页
  · 本章小结第97-98页
第6章 百万册图书服务平台总体框架与应用实现第98-116页
  · 百万册图书服务平台总体框架第98-100页
  · 基础设施接口第100-102页
  · 数字图书阅读器第102-103页
  · 搜索服务第103-111页
    · 图书统一检索第103-107页
    · 图书章节检索第107-110页
    · 图书全文检索第110-111页
  · 个性化空间第111-114页
    · 基本服务第111-112页
    · 自定义多媒体规则第112-114页
  · 本章小结第114-116页
第7章 总结与展望第116-120页
  · 总结第116-117页
  · 展望第117-120页
参考文献第120-140页
攻读博士学位期间主要的研究成果第140-141 页

本篇论文共141页,点击这进入下载页面
 
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