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基于NLP的企业产品信息提取分析和推荐的研究与实现
 
     论文目录
 
摘要第9-11页
ABSTRACT第11-13页
第1章 绪论第14-22页
    1.1 课题背景及研究目的和意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-19页
        1.2.1 自然语言处理概念第15-16页
        1.2.2 产品名称识别研究现状第16-17页
        1.2.3 Web信息抽取的研究现状第17-19页
    1.3 论文主要研究内容第19-20页
    1.4 论文结构安排第20-22页
第2章 相关技术研究第22-28页
    2.1 产品名称识别相关技术第22-24页
        2.1.1 命名实体识别第22-23页
        2.1.2 条件随机场模型第23-24页
    2.2 网页信息抽取相关技术第24-26页
        2.2.1 信息抽取第24页
        2.2.2 WEB信息抽取第24-25页
        2.2.3 DOM树技术第25-26页
    2.3 个性化推荐平台相关技术第26-27页
        2.3.1 个性化推荐技术第26-27页
        2.3.2 协同过滤推荐技术第27页
    2.4 本章小结第27-28页
第3章 产品信息提取第28-46页
    3.1 同花顺网站的介绍及产品大类的抽取第30-32页
        3.1.1 同花顺简介第30页
        3.1.2 同花顺网站上企业产品类别的获取第30-32页
    3.2 基于CRF的产品类别识别第32-36页
        3.2.1 语料库构建第33页
        3.2.2 特征模版的选取及训练方法第33-35页
        3.2.3 基于CRF识别年报中的产品类别第35-36页
    3.3 基于DOM树的产品名称抽取第36-42页
        3.3.1 基于关键词的产品页面获取第37-39页
        3.3.2 网页解析成DOM树第39-40页
        3.3.3 产品类别的验证第40页
        3.3.4 产品类别的补充第40-41页
        3.3.5 基于产品类别抽取产品名称第41-42页
    3.4 实验结果及分析第42-43页
    3.5 本章小结第43-46页
第4章 数据分析与个性化推荐第46-60页
    4.1 产品信息的分析与补充第47-49页
        4.1.1 产品信息的过滤第47-48页
        4.1.2 产品信息的补充和分级第48-49页
    4.2 产品信息管理第49-51页
        4.2.1 模块的功能需求第49页
        4.2.2 数据存储设计第49-51页
    4.3 产品信息的展示第51-53页
    4.4 个性化推荐产品第53-59页
        4.4.1 用户之间的信任度第54-55页
        4.4.2 用户的个人可信度第55-56页
        4.4.3 用户偏好相似度第56-58页
        4.4.4 产品属性偏好第58页
        4.4.5 TIPCF算法推荐产品第58-59页
    4.5 本章小结第59-60页
第5章 总结与展望第60-64页
    5.1 总结第60-61页
    5.2 展望第61-64页
参考文献第64-68页
攻读硕士学位期间论文发表及科研情况第68-70页
致谢第70页

 
 
论文编号BS4084940,这篇论文共70
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