推荐系统技术与架构在数字图书馆中的应用研究

发布时间：2017-09-13 17:08

  本文关键词：推荐系统技术与架构在数字图书馆中的应用研究

  更多相关文章： 推荐系统 数字图书馆 协同过滤 项目近邻 图书检索

【摘要】：近年来,随着互联网技术的飞速发展,网络上的数据、信息正以前所未有的速度增长,人们正面临“信息过载”的问题。推荐系统的出现可以帮助人们方便快捷的从众多信息中筛选出他们感兴趣的资源。数字图书馆通过网络为用户提供便捷的信息资源服务。通过将推荐系统应用于数字图书馆领域,可以在图书数字化存储和检索的基础上,实现基于用户的个性化推荐,提高用户的知识发现能力,为用户的知识更新和检索提供快捷准确的服务。在推荐系统领域,协同过滤是目前应用最为广泛的推荐技术之一。约束概率矩阵分解算法便是一种基于模型的协同过滤算法,它能有效的面对推荐系统中遇到的海量数据问题,保证推荐的实时性。本文在约束概率矩阵分解算法模型的基础上引入项目近邻关系,通过结合从项目简介中提取的固有特征和用户评定的标签特征两方面信息来确定项目的最近邻居集合,并将该邻居集合融合到基于约束的概率矩阵分解模型中产生推荐。实验结果表明该方法可以提高原有算法推荐的准确度。针对数字图书馆中常用的图书检索功能,本文综合考虑检索结果匹配度和用户对于检索到的结果可能的偏爱程度两方面信息,从而达到了基于检索的个性化推荐效果。最后,结合前文提出的算法模型和基于图书检索的个性化推荐方案分析数字图书馆系统推荐模块的功能。
【关键词】：推荐系统 数字图书馆 协同过滤 项目近邻 图书检索
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G250.76;TP391.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-12
• 1.1 课题研究背景及意义8-9
• 1.2 国内外研究状况9-10
• 1.3 本文主要研究内容10
• 1.4 本文组织结构10-12
• 第二章 相关支撑技术综述12-24
• 2.1 推荐算法概述12-19
• 2.1.1 基于内容的推荐12-13
• 2.1.2 协同过滤推荐13-16
• 2.1.3 混合推荐16-17
• 2.1.4 其他推荐算法17-19
• 2.2 算法评价指标及面临的问题19-20
• 2.2.1 评价指标19-20
• 2.2.2 面临的问题20
• 2.3 中文分词技术和TF-IDF20-23
• 2.3.1 中文分词技术20-22
• 2.3.2 TF-IDF22-23
• 2.4 本章小结23-24
• 第三章 基于项目近邻的约束概率矩阵分解算法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 项目近邻的选择27-28
• 3.2.2 ICPMF算法模型28-29
• 3.3 实验结果及分析29-31
• 3.3.1 实验数据29
• 3.3.2 实验设计29-30
• 3.3.3 实验结果分析30-31
• 3.4 本章小结31-32
• 第四章 基于图书检索的个性化推荐32-45
• 4.1 Lucene检索机制32-37
• 4.1.1 Lucene概述32-34
• 4.1.2 倒排索引34-36
• 4.1.3 评分机制36-37
• 4.2 图书检索个性化推荐37-44
• 4.2.1 构建用于检索的图书数据38
• 4.2.2 索引的设计38-39
• 4.2.3 索引的建立39-40
• 4.2.4 改进的评分40-42
• 4.2.5 改进的评分实现42-44
• 4.3 本章小结44-45
• 第五章 数字图书馆推荐模块架构分析设计45-52
• 5.1 功能概述45-47
• 5.2 总体架构47-49
• 5.3 功能模块分析49-51
• 5.4 本章小结51-52
• 第六章 总结与展望52-54
• 6.1 总结52-53
• 6.2 展望53-54
• 参考文献54-57
• 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文57-58
• 致谢58

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本文编号：844946