古诗词推荐系统研究：算法、数据集构建与评估

第一章：绪论 本章主要介绍古诗词推荐系统的研究背景、意义、研究目的和研究内容，以及本文的研究方法和研究框架。通过本章的介绍，读者可以了解到本文的研究重点和研究方向。

第二章：古诗词推荐系统的相关技术 本章主要介绍古诗词推荐系统的相关技术，包括机器学习算法、自然语言处理技术、推荐算法和深度学习技术等。通过本章的介绍，读者可以了解到古诗词推荐系统的技术基础和实现方式。

第三章：古诗词数据集的构建 本章主要介绍古诗词数据集的构建方法和过程，包括数据的获取、数据的清洗和数据的标注等。通过本章的介绍，读者可以了解到古诗词数据集的构建过程和数据质量的保证。

第四章：基于内容的古诗词推荐算法 本章主要介绍基于内容的古诗词推荐算法，包括TF-IDF算法、LDA主题模型算法和Word2Vec算法等。通过本章的介绍，读者可以了解到基于内容的古诗词推荐算法的优缺点和实现方式。

第五章：基于协同过滤的古诗词推荐算法 本章主要介绍基于协同过滤的古诗词推荐算法，包括基于用户的协同过滤算法、基于物品的协同过滤算法和基于模型的协同过滤算法等。通过本章的介绍，读者可以了解到基于协同过滤的古诗词推荐算法的优缺点和实现方式。

第六章：基于深度学习的古诗词推荐算法 本章主要介绍基于深度学习的古诗词推荐算法，包括基于卷积神经网络的推荐算法、基于循环神经网络的推荐算法和基于注意力机制的推荐算法等。通过本章的介绍，读者可以了解到基于深度学习的古诗词推荐算法的优缺点和实现方式。

第七章：实验与结果分析 本章主要介绍本文实验的设计和实验结果的分析，包括数据集的划分、评估指标的选择和实验结果的分析等。通过本章的介绍，读者可以了解到不同算法在古诗词推荐任务上的表现和优劣。

第八章：结论与展望 本章主要对本文的研究进行总结和评价，提出未来研究的方向和展望。通过本章的介绍，读者可以了解到本文的研究贡献和不足之处，以及未来研究的重点和方向。