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基于移动上下文的音乐推荐系统

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基于移动上下文的音乐推荐系统
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-10页
  1.1 引言第8页
  1.2 本文主要工作第8-9页
  1.3 论文组织结构第9-10页
第二章 相关推荐技术简介第10-20页
  2.1 推荐系统概述第10页
  2.2 音乐推荐系统第10-15页
    2.2.1 用户模型第10-11页
    2.2.2 音乐模型第11-12页
    2.2.3 音乐推荐算法第12-15页
  2.3 上下文感知推荐系统第15-17页
  2.4 移动推荐系统第17-19页
    2.4.1 移动推荐与传统PC推荐的对比第17-18页
    2.4.2 移动上下文推荐第18-19页
  2.5 本章小结第19-20页
第三章 基于移动上下文的音乐推荐算法第20-28页
  3.1 研究动机第20-21页
  3.2 概率模型第21-26页
    3.2.1 数据要求第22-23页
    3.2.2 上下文定义第23页
    3.2.3 传感器上下文模型第23-24页
    3.2.4 音乐上下文模型第24-26页
  3.3 算法流程描述第26页
  3.4 本章小节第26-28页
第四章 基于移动上下文的音乐推荐系统的实现第28-40页
  4.1 系统概貌第28页
  4.2 传感器上下文模型的实现第28-33页
    4.2.1 特征向量的选择第28页
    4.2.2 数据采集第28-31页
    4.2.3 样本的预处理第31-32页
    4.2.4 选择分类器第32-33页
  4.3 音乐-上下文模型的实现第33-34页
    4.3.1 音乐信息抓取第33-34页
    4.3.2 建模第34页
  4.4 服务器端的实现第34-36页
    4.4.1 API设计第34-35页
    4.4.2 使用的技术简介第35页
    4.4.3 数据库设计第35-36页
  4.5 客户端的实现第36-38页
    4.5.1 功能与界面设计第36-37页
    4.5.2 工作流程第37页
    4.5.3 引用的第三方库第37页
    4.5.4 数据库设计第37-38页
  4.6 本章小结第38-40页
第五章 系统测评第40-44页
  5.1 问卷调查第40页
  5.2 性能评价第40页
  5.3 算法改进效果评价第40-43页
  5.4 本章小结第43-44页
第六章 总结与展望第44-46页
  6.1 论文的工作总结第44页
  6.2 未来展望第44-46页
参考文献第46-49页
致谢第49页

本篇论文共49页,点击这进入下载页面
 
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