基于多视图锚点图哈希技术的推荐算法研究

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基于多视图锚点图哈希技术的推荐算法研究

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基于多视图锚点图哈希技术的推荐算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-15页
· 研究背景及意义	第11-12页
· 本文主要工作	第12-13页
· 本文组织结构	第13-14页
· 本章小结	第14-15页
第2章相关研究现状	第15-27页
· 个性化推荐系统	第15-20页
· 基于内容的推荐技术	第16-17页
· 基于协同过滤的推荐技术	第17-19页
· 基于混合技术的推荐	第19-20页
· 最近邻搜索技术	第20-21页
· 哈希学习技术	第21-23页
· 多视图学习	第23-26页
· 本章小结	第26-27页
第3章基于多视图锚点图的离散哈希算法	第27-56页
· 问题描述	第27-29页
· 基于多视图数据的锚点图构建	第29-38页
· 基于多视图锚点图的哈希编码学习	第38-40页
· 基于离散哈希的编码量化方法	第40-50页
· 样本外数据点的编码生成方法	第50-51页
· 基于多视图锚点图的离散哈希算法	第51-52页
· 算法复杂度分析	第52-54页
· 本章小结	第54-56页
第4章基于多视图哈希技术的推荐算法	第56-62页
· 问题描述	第56-57页
· 相似用户搜索	第57-58页
· 推荐结果生成	第58-60页
· 算法整体结构	第60-61页
· 本章小结	第61-62页
第5章实验结果及分析	第62-81页
· 实验环境	第62页
· 实验数据集	第62-63页
· 实验结果度量方法	第63-65页
· 作为基准的现有方法	第65-66页
· 算法参数影响及策略选择	第66-77页
· 锚点选择	第66-68页
· 最近邻锚点数的选择	第68-70页
· 平衡参数的选择	第70-71页
· 相似用户数量的选择	第71-73页
· 编码量化的初始化策略选择	第73-75页
· 编码量化的收敛速度	第75-77页
· 与基准方法的比较	第77-80页
· 单视图数据下的比较	第77-78页
· 多视图数据下的比较	第78-80页
· 本章小结	第80-81页
第6章总结与展望	第81-83页
· 本文总结	第81页
· 未来研究方向	第81-83页
参考文献	第83-88页
致谢	第88-89页
作者简历	第89页

本篇论文共89页，点击这进入下载页面。

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