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基于日志挖掘的IETM数据模块推荐模型研究

作　者: 吴星佐
导　师: 董宇欣
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: IETM 数据模块日志挖掘推荐
分类号: TP391.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 14次
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内容摘要

随着现代化设备及武器装备的不断发展，其所含信息量也日趋庞大，而针对这一现象应运而生的IETM也在各行各业不断的普及，所以IETM如何按照人们需求不断发展，IETM使用者的工作效率如何提高等问题逐渐走进人们的视线，本文正是针对以上问题，研究IETM的智能化方法，提出基于日志挖掘的IETM数据模块推荐模型。本文首先从探索如何量化IETM数据模块的推荐依据出发，对IETM和推荐技术的相关理论进行研究，通过改进已有算法，以及借鉴成熟算法的思想，提出了计算IETM数据模块特征权重的算法，为推荐模型提供了其所需要的重要推荐依据，奠定了推荐模型的基础。接下来本文对推荐模型的构建方法进行研究，构建针对IETM数据模块的推荐模型，对用户模型、日志结构、日志挖掘流程、推荐流程、推荐策略等模型所涉及到的各个环节进行介绍及设计，并提出了推荐模型的整体框架。最后本文通过两部分实验，先对比不同算法对数据模块特征计算的效果，论证本文所提出的数据模块特征权重算法的有效性，然后对比推荐模型中涉及到的不同推荐策略的区别，论述了各推荐策略的适用性。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-14
  1.1 课题背景及研究意义  9-10
  1.2 国内外相关研究现状  10-13
    1.2.1 IETM 研究现状  10-11
    1.2.2 个性化推荐技术研究现状  11-13
  1.3 论文的主要研究内容及组织结构  13-14
第2章相关理论技术研究  14-23
  2.1 IETM  14-19
    2.1.1 IETM 的概念及特点  14-15
    2.1.2 IETM 的分类  15-17
    2.1.3 S1000D 标准  17-19
  2.2 个性化推荐  19-22
    2.2.1 个性化推荐系统  19-20
    2.2.2 个性化推荐技术  20-22
  2.3 本章小结  22-23
第3章数据模块特征向量模型  23-35
  3.1 数据模块特征的模型表示  23-25
  3.2 数据模块的内容特征  25-29
    3.2.1 特征项  25-26
    3.2.2 特征项的权重算法  26-28
    3.2.3 基于 TF-IDF 的数据模块内容特征权重算法  28-29
  3.3 数据模块的链接特征  29-33
    3.3.1 PageRank 算法介绍  29-32
    3.3.2 基于 PageRank 思想的数据模块特征加权算法  32-33
  3.4 本章小结  33-35
第4章基于日志挖掘的 IETM 数据模块推荐模型构建  35-46
  4.1 用户模型  35-38
    4.1.1 用户模型概述  35-36
    4.1.2 信息收集  36-37
    4.1.3 模型构建  37-38
  4.2 日志挖掘  38-42
    4.2.1 日志结构  38-39
    4.2.2 挖掘流程  39-42
  4.3 推荐模型  42-44
    4.3.1 推荐模型的框架  42-43
    4.3.2 推荐流程  43-44
  4.4 本章小结  44-46
第5章实验设计与分析  46-55
  5.1 数据模块特征算法实验与分析  46-52
    5.1.1 实验步骤  46-49
    5.1.2 实验结果对比与分析  49-52
  5.2 多推荐策略对比实验与分析  52-54
    5.2.1 实验设计  52-53
    5.2.2 实验结果对比与分析  53-54
  5.3 本章小结  54-55
结论  55-57
参考文献  57-60
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  60-61
致谢  61

基于日志挖掘的IETM数据模块推荐模型研究

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