基于用户购物信息的个性化推荐系统的模型和算法研究

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基于用户购物信息的个性化推荐系统的模型和算法研究

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基于用户购物信息的个性化推荐系统的模型和算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-14页
1.1 研究背景与意义	第9-10页
1.2 国内外概况和发展趋势	第10-12页
1.3 论文主要研究内容	第12-13页
1.4 论文的结构安排	第13-14页
第二章相关技术知识介绍	第14-28页
2.1 数据挖掘概述	第14-18页
2.1.1 数据挖掘的任务	第14-15页
2.1.2 数据挖掘流程	第15-17页
2.1.3 web数据挖掘	第17-18页
2.2 个性化推荐系统研究现状	第18-23页
2.2.1 基于内容的推荐	第18-19页
2.2.2 协同过滤算法	第19-23页
2.3 并行计算框架介绍	第23-27页
2.3.1 分布式文件系统	第23-25页
2.3.2 MapReduce技术介绍	第25-27页
2.4 本章小结	第27-28页
第三章基于平衡参数的协同过滤算法	第28-42页
3.1 协同过滤的稀疏性问题	第28-29页
3.2 稀疏性对推荐系统的影响	第29-31页
3.2.1 相似度的缺失	第29页
3.2.2 不准确的最近邻居	第29-30页
3.2.3 预测值精度的缺失	第30-31页
3.3 平衡参数	第31-33页
3.3.1 平衡参数的作用	第31-32页
3.3.2 平衡参数	第32-33页
3.4 改进的相似度算法	第33-34页
3.5 实验与分析	第34-41页
3.5.1 实验数据集以及数据集的预处理	第34-38页
3.5.2 平衡参数的权重数值的计算	第38-41页
3.6 本章小结	第41-42页
第四章基于时间感知标签的推荐算法的设计与实现	第42-56页
4.1 标签系统综述	第42-44页
4.1.1 标签的概述	第42-44页
4.2 标签的主要特性	第44页
4.3 标签的使用	第44-45页
4.3.1 标签用于分类	第44-45页
4.3.2 标签用于资源检索	第45页
4.4 基于时间感知标签模型	第45-47页
4.5 基于时间感知标签的推荐算法	第47-51页
4.5.1 用户偏好分析	第47-49页
4.5.2 相似度计算	第49页
4.5.3 个性化用户推荐	第49-51页
4.6 实验与分析	第51-55页
4.6.1 评估指标	第51-52页
4.6.2 算法性能评估	第52-55页
4.7 本章小结	第55-56页
第五章总结与展望	第56-58页
5.1 本文总结	第56-57页
5.2 未来展望	第57-58页
参考文献	第58-61页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文	第61-62页
致谢	第62页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。

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