基于异构信息网络聚类的APP推荐算法研究

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基于异构信息网络聚类的APP推荐算法研究

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基于异构信息网络聚类的APP推荐算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-12页
第1章绪论	第12-19页
· 课题背景	第12-13页
· 研究内容	第13-17页
· 文章结构	第17-18页
· 本章小结	第18-19页
第2章研究现状概述	第19-32页
· 个性化推荐算法研究现状	第19-24页
· 协同过滤推荐算法	第20-23页
· 基于内容的推荐算法	第23-24页
· 相关排序算法研究概述	第24-28页
· PageRank排序算法	第25-27页
· HITS算法	第27-28页
· 相关聚类研究概述	第28-31页
· 谱聚类	第29-30页
· RankClus算法	第30-31页
· 本章小结	第31-32页
第3章 APP信息网络模型及排序分布计算	第32-47页
· 算法所涉及相关定义	第32-34页
· 构造APP星形信息网络	第34-38页
· 基于APP分类文本的TF-IDF改进方法	第34-38页
· 综合权值计算策略	第38-41页
· 基于下载量的权值计算策略	第39页
· 基于时间窗口的权值计算策略	第39-40页
· 基于隐式反馈的权值计算策略	第40-41页
· APP附属类型排序分布计算模型	第41-46页
· 迭代排序算法	第42-44页
· 基于边权值的排序算法	第44页
· 排序分布计算策略	第44-46页
· 本章小结	第46-47页
第4章基于异构信息网络聚类的推荐算法	第47-65页
· 基于排序分布的APP聚类算法	第47-57页
· 建立概率生成模型	第48-54页
· 基于贝叶斯理论后验概率计算模型	第54页
· EM算法估计参数	第54-56页
· 利用聚类分布进行聚类分析	第56-57页
· 基于不同类簇的推荐算法实现	第57-63页
· 基于伪评分的IBCF算法	第57-60页
· 基于时间衰退的UBCF算法	第60-62页
· 冷启动问题处理	第62-63页
· 本章小结	第63-65页
第5章实验与分析	第65-83页
· 数据预处理	第65-70页
· 实验环境	第70页
· 评价标准	第70-71页
· 结果分析	第71-82页
· 实验参数	第71-73页
· 三种综合权值计算策略对比分析	第73-76页
· 聚类数目对推荐效果的影响	第76-78页
· 时间衰退系数对Time-UBCF的影响	第78-79页
· 覆盖率评估	第79-82页
· 实验总结	第82页
· 本章小结	第82-83页
第6章总结与展望	第83-85页
· 工作总结	第83-84页
· 未来展望	第84-85页
参考文献	第85-89页
攻读硕士学位期间主要的研究成果	第89-90页
致谢	第90页

本篇论文共90页，点击这进入下载页面。

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