本文關(guān)鍵詞：推薦系統(tǒng)技術(shù)與架構(gòu)在數(shù)字圖書館中的應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 推薦系統(tǒng) 數(shù)字圖書館 協(xié)同過濾 項目近鄰 圖書檢索

【摘要】：近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)、信息正以前所未有的速度增長,人們正面臨“信息過載”的問題。推薦系統(tǒng)的出現(xiàn)可以幫助人們方便快捷的從眾多信息中篩選出他們感興趣的資源。數(shù)字圖書館通過網(wǎng)絡(luò)為用戶提供便捷的信息資源服務(wù)。通過將推薦系統(tǒng)應(yīng)用于數(shù)字圖書館領(lǐng)域,可以在圖書數(shù)字化存儲和檢索的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)基于用戶的個性化推薦,提高用戶的知識發(fā)現(xiàn)能力,為用戶的知識更新和檢索提供快捷準(zhǔn)確的服務(wù)。在推薦系統(tǒng)領(lǐng)域,協(xié)同過濾是目前應(yīng)用最為廣泛的推薦技術(shù)之一。約束概率矩陣分解算法便是一種基于模型的協(xié)同過濾算法,它能有效的面對推薦系統(tǒng)中遇到的海量數(shù)據(jù)問題,保證推薦的實時性。本文在約束概率矩陣分解算法模型的基礎(chǔ)上引入項目近鄰關(guān)系,通過結(jié)合從項目簡介中提取的固有特征和用戶評定的標(biāo)簽特征兩方面信息來確定項目的最近鄰居集合,并將該鄰居集合融合到基于約束的概率矩陣分解模型中產(chǎn)生推薦。實驗結(jié)果表明該方法可以提高原有算法推薦的準(zhǔn)確度。針對數(shù)字圖書館中常用的圖書檢索功能,本文綜合考慮檢索結(jié)果匹配度和用戶對于檢索到的結(jié)果可能的偏愛程度兩方面信息,從而達(dá)到了基于檢索的個性化推薦效果。最后,結(jié)合前文提出的算法模型和基于圖書檢索的個性化推薦方案分析數(shù)字圖書館系統(tǒng)推薦模塊的功能。
【關(guān)鍵詞】：推薦系統(tǒng) 數(shù)字圖書館 協(xié)同過濾 項目近鄰 圖書檢索
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：G250.76;TP391.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 課題研究背景及意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究狀況9-10
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容10
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)10-12
• 第二章 相關(guān)支撐技術(shù)綜述12-24
• 2.1 推薦算法概述12-19
• 2.1.1 基于內(nèi)容的推薦12-13
• 2.1.2 協(xié)同過濾推薦13-16
• 2.1.3 混合推薦16-17
• 2.1.4 其他推薦算法17-19
• 2.2 算法評價指標(biāo)及面臨的問題19-20
• 2.2.1 評價指標(biāo)19-20
• 2.2.2 面臨的問題20
• 2.3 中文分詞技術(shù)和TF-IDF20-23
• 2.3.1 中文分詞技術(shù)20-22
• 2.3.2 TF-IDF22-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章 基于項目近鄰的約束概率矩陣分解算法24-32
• 3.1 CPMF算法24-26
• 3.1.1 算法模型24-26
• 3.1.2 算法分析26
• 3.2 ICPMF算法描述26-29
• 3.2.1 項目近鄰的選擇27-28
• 3.2.2 ICPMF算法模型28-29
• 3.3 實驗結(jié)果及分析29-31
• 3.3.1 實驗數(shù)據(jù)29
• 3.3.2 實驗設(shè)計29-30
• 3.3.3 實驗結(jié)果分析30-31
• 3.4 本章小結(jié)31-32
• 第四章 基于圖書檢索的個性化推薦32-45
• 4.1 Lucene檢索機(jī)制32-37
• 4.1.1 Lucene概述32-34
• 4.1.2 倒排索引34-36
• 4.1.3 評分機(jī)制36-37
• 4.2 圖書檢索個性化推薦37-44
• 4.2.1 構(gòu)建用于檢索的圖書數(shù)據(jù)38
• 4.2.2 索引的設(shè)計38-39
• 4.2.3 索引的建立39-40
• 4.2.4 改進(jìn)的評分40-42
• 4.2.5 改進(jìn)的評分實現(xiàn)42-44
• 4.3 本章小結(jié)44-45
• 第五章 數(shù)字圖書館推薦模塊架構(gòu)分析設(shè)計45-52
• 5.1 功能概述45-47
• 5.2 總體架構(gòu)47-49
• 5.3 功能模塊分析49-51
• 5.4 本章小結(jié)51-52
• 第六章 總結(jié)與展望52-54
• 6.1 總結(jié)52-53
• 6.2 展望53-54
• 參考文獻(xiàn)54-57
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文57-58
• 致謝58

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：844946