基于多行为融合的电商推荐系统研究与实现

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基于多行为融合的电商推荐系统研究与实现

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基于多行为融合的电商推荐系统研究与实现

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-12页
主要符号对照表	第12-13页
第一章绪论	第13-21页
· 研究背景与意义	第14-15页
· 国内外研究现状	第15-18页
· 研究内容	第18页
· 论文组织结构	第18-19页
· 本章小结	第19-21页
第二章相关技术研究	第21-33页
· 基于物品的协同过滤	第21-23页
· 评分表	第21-22页
· 相似度计算	第22页
· 预测及推荐	第22-23页
· 逻辑回归	第23-27页
· 线性回归	第23-24页
· 逻辑函数	第24页
· 线性回归与逻辑函数结合	第24-26页
· 规则化项	第26-27页
· 梯度下降法	第27页
· 梯度提升回归树	第27-31页
· 信息增益率	第27-29页
· 分类和回归树	第29-30页
· 梯度提升算法	第30-31页
· 本章小结	第31-33页
第三章基于协同过滤的推荐系统	第33-41页
· 构建评分表	第33-36页
· 预测新评分	第36-38页
· 推荐	第38-39页
· 本章小结	第39-41页
第四章基于回归的推荐系统	第41-63页
· 数据预处理	第41-42页
· 噪音数据消除	第42-44页
· 特征与目标值提取	第44-52页
· 用户相关特征	第44-46页
· 商品相关特征	第46-47页
· 用户和商品关联特征	第47-49页
· 衍生特征	第49-51页
· 构造训练集	第51-52页
· 特征选择	第52-58页
· 产生特征子集	第55-56页
· 评估与停止	第56-58页
· 模型训练	第58-61页
· 逻辑回归模型	第58-60页
· 梯度提升回归树模型	第60-61页
· 预测与推荐	第61页
· 本章小结	第61-63页
第五章模型融合	第63-67页
· 三种模型比较	第63-64页
· 模型融合	第64-66页
· 混合型	第64-65页
· 特征扩充型	第65页
· 两种混合模型比较	第65-66页
· 本章小结	第66-67页
第六章总结与展望	第67-69页
· 全文总结	第67-68页
· 研究展望	第68-69页
参考文献	第69-73页
致谢	第73-75页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第75-77页

本篇论文共77页，点击这进入下载页面。

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