基于改进融合模型的电影推荐系统的研究与实现

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基于改进融合模型的电影推荐系统的研究与实现

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基于改进融合模型的电影推荐系统的研究与实现

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-15页
1.1 课题研究背景及意义	第9-10页
1.2 推荐系统的国内外研究现状	第10-12页
1.2.1 推荐算法的研究现状	第10-11页
1.2.2 推荐系统的应用现状	第11-12页
1.3 本文研究内容	第12-13页
1.4 论文结构	第13-15页
第2章个性化推荐算法概述及评测指标	第15-31页
2.1 基于关联规则的推荐	第15-16页
2.2 基于内容的推荐	第16-18页
2.3 基于邻域的协同过滤	第18-25页
2.3.1 协同过滤的基础知识	第18-20页
2.3.2 基于用户的协同过滤	第20-23页
2.3.3 基于项目的协同过滤	第23-25页
2.4 基于模型的协同过滤	第25-26页
2.5 融合推荐	第26-27页
2.5.1 推荐结果融合	第26-27页
2.5.2 推荐算法融合	第27页
2.6 推荐算法评价指标	第27-29页
2.6.1 top-n推荐的评价指标	第28页
2.6.2 预测评分的评价指标	第28-29页
2.7 本章小结	第29-31页
第3章隐语义模型的研究与改进	第31-41页
3.1 奇异值分解算法	第31-32页
3.2 隐语义模型	第32-36页
3.2.1 梯度下降法	第33-35页
3.2.2 基于梯度下降的隐语义模型	第35-36页
3.3 改进的biased-SVD隐语义模型	第36-38页
3.4 隐语义模型与基于邻域协同过滤的比较	第38-39页
3.5 本章小结	第39-41页
第4章融合隐语义模型与改进k近邻模型的推荐算法	第41-53页
4.1 biasedSVD融合k近邻模型	第41-42页
4.2 融合模型的改进	第42-46页
4.2.1 融合属性信息熵的相似度	第43-45页
4.2.2 针对不同年龄用户兴趣变化的权重	第45页
4.2.3 预测评分公式的改进	第45-46页
4.3 改进融合模型的算法步骤	第46-47页
4.4 实验结果及分析	第47-52页
4.4.1 实验数据	第47-49页
4.4.2 实验结果分析	第49-52页
4.5 本章小结	第52-53页
第5章基于改进融合算法的电影推荐系统	第53-73页
5.1 需求分析	第53-55页
5.1.1 系统非功能需求	第53页
5.1.2 功能需求	第53-55页
5.2 系统总体设计	第55-58页
5.2.1 系统架构设计	第55-57页
5.2.2 系统整体模块设计	第57页
5.2.3 系统开发技术	第57-58页
5.2.4 系统开发环境	第58页
5.3 数据库设计	第58-61页
5.4 系统功能模块设计	第61-66页
5.4.1 用户功能模块设计	第61-63页
5.4.2 管理员功能模块设计	第63-64页
5.4.3 推荐功能模块设计	第64-66页
5.5 系统界面展示	第66-71页
5.6 本章小结	第71-73页
总结与展望	第73-75页
参考文献	第75-79页
攻读硕士期间的研究成果	第79-81页
致谢	第81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。

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