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云媒体电视智能推荐系统的设计与实现

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云媒体电视智能推荐系统的设计与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-18页
  1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.1.1 研究背景第10-11页
    1.1.2 研究意义第11页
  1.2 研究现状第11-16页
    1.2.1 国内外智能推荐技术研究现状第12-13页
    1.2.2 智能推荐技术在传统互动点播业务的澳门美高梅真人娱乐官网现状第13-15页
    1.2.3 智能推荐技术面临的挑战第15-16页
  1.3 研究内容第16-18页
第2章 智能推荐系统及相关技术分析第18-29页
  2.1 智能推荐系统介绍第18-22页
    2.1.1 智能推荐系统的定义第18-21页
    2.1.2 智能推荐系统的组成第21-22页
  2.2 用户建模相关技术第22-26页
    2.2.1 用户模型输入第23-24页
    2.2.2 模型表示方法第24-25页
    2.2.3 建模方法第25-26页
  2.3 智能推荐的主要算法第26-29页
    2.3.1 热门推荐算法(Ranking)第26-27页
    2.3.2 关联规则(Association Rules)第27页
    2.3.3 协同过滤(Collaborative Filtering)第27-29页
第3章 组合推荐算法第29-45页
  3.1 组合推荐算法的技术分析第29-34页
    3.1.1 基于热门推荐算法和基于协同过滤算法相互比较第30-32页
    3.1.2 组合推荐算法常见思路第32-34页
  3.2 基于热门推荐和基于协同过滤的组合推荐算法思路第34-35页
  3.3 基于热门推荐和协同过滤的组合推荐算法流程第35-41页
    3.3.1 用户-影片类型权重计算第37-38页
    3.3.2 热门推荐算法推荐第38-39页
    3.3.3 协同过滤算法推荐第39-40页
    3.3.4 组合推荐算法推荐第40-41页
  3.4 实验与分析第41-43页
    3.4.1 实验数据集第41页
    3.4.2 实验环境第41-42页
    3.4.3 度量标准第42-43页
  3.5 实验结果及分析第43-45页
第4章 云媒体电视智能推荐系统的设计与实现第45-53页
  4.1 系统总体构架设计第45-46页
  4.2 系统子模块设计第46-48页
    4.2.1 影片元数据采集模块第46页
    4.2.2 用户行为记录采集模块第46-47页
    4.2.3 构建用户模型第47页
    4.2.4 推荐引擎第47-48页
  4.3 系统部署方案第48-50页
    4.3.1 性能指标第49页
    4.3.2 测试环境第49-50页
    4.3.3 性能结果第50页
  4.4 推荐场景介绍第50-53页
第5章 结论与展望第53-55页
  5.1 结论第53页
  5.2 展望第53-55页
致谢第55-56页
参考文献第56-58页

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