| 【中文题名】 | 基于Maze用户行为分析的资源推荐系统设计与实现 |
| 【英文题名】 | Design and Realization of a Recommendation System Based on the Analysis of Maze Users' Activity |
| 【学科专业】 | 计算机软件与理论 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-8-2 |
| 【中关键词】 | P2P,Maze,信息提取,资源分类,推荐系统, |
| 【英关键词】 | P2P,Maze,information extraction,resource classification,recommendation system, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序设计、软件工程>软件工程 |
| 【论文摘要】 |
Maze系统是基于P2P的文件共享平台,采用集中式架构管理用户和资源。本文的研究范围是如何从用户行为中提取信息来确定资源文件间的相关性。
文章首先总结了Maze系统中的资源现状,列举了现有资源推荐方法的不足,并且针对Maze资源信息的组织方式进行了研究,提出构建一个全新的基于用户行为分析的资源推荐系统的可行性。该部分着重分析了用户行为中蕴含的资源分类信息,论证了将这些信息提取出来并应用在推荐系统中,能够给用户带来更好
的推荐效果。在系统的实现章节中,介绍了Maze相关资源推荐系统的构架,着重介绍了该系统每一个组成部分的设计理念与实现过程,给出一套完整的资源相关性计算方法。在文章的最后给出系统的实际效果评测。 |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
2-3 |
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Abstract |
3-6 |
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第1章 引言 |
6-14 |
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1.1 系统背景 |
6-11 |
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1.1.1 P2P 潮流 |
6-7 |
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1.1.2 Maze 上的资源 |
7-11 |
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1.2 研究MAZE 系统资源推荐的意义 |
11-12 |
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1.3 研究方法和本文结构 |
12-14 |
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第2章 相关研究 |
14-20 |
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2.1 MAZE 系统中已有的推荐功能 |
14-17 |
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2.2 其它软件中相关资源推荐的实现 |
17 |
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2.3 本文所采用的技术方法 |
17-19 |
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2.4 小结 |
19-20 |
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第3章 从用户行为中提取MAZE 资源信息 |
20-26 |
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3.1 文件属性中的用户行为信息 |
20-22 |
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3.2 用户的查询行为蕴含的信息 |
22-24 |
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3.3 用户的下载行为蕴含的信息 |
24-25 |
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3.4 基于这些信息的资源推荐系统 |
25 |
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3.5 小结 |
25-26 |
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第4章 推荐系统的框架设计 |
26-33 |
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4.1 数据源的选取 |
27-28 |
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4.2 分析模块的功能与设计 |
28-29 |
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4.3 数据库格式的设计 |
29-31 |
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4.4 用户交互模块部分 |
31-33 |
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第5章 系统的主要算法实现 |
33-52 |
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5.1 查询日志中的新词发现 |
33-37 |
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5.2 下载日志中的文件名预处理 |
37-41 |
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5.2.1 文件名特点 |
37-38 |
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5.2.2 文件名处理方法 |
38-41 |
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5.3 对用户下载行为的分析 |
41-44 |
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5.4 文件名分析 |
44-49 |
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5.4.1 切词方法 |
44-47 |
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5.4.2 文件名的相关度计算 |
47-49 |
|
5.5 文件相关度计算 |
49-51 |
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5.6 小结 |
51-52 |
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第6章 系统的应用与效果评测 |
52-55 |
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第7章 总结与展望 |
55-56 |
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总结 |
55 |
|
展望 |
55-56 |
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参考文献 |
56-58 |
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致谢 |
58-59 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.360049 |
