基于商品排序和用户偏好的个性化推荐模型及应用

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基于商品排序和用户偏好的个性化推荐模型及应用

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基于商品排序和用户偏好的个性化推荐模型及应用

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-15页
1.1 研究背景和意义	第9-11页
1.2 研究目标与研究内容	第11-12页
1.2.1 研究目标	第11页
1.2.2 研究内容	第11-12页
1.3 论文创新点	第12页
1.4 论文结构	第12-15页
第二章文献综述	第15-25页
2.1 个性化推荐算法	第15-16页
2.2 协同过滤算法研究与应用现状	第16-18页
2.3 PageRank算法研究与应用现状	第18-22页
2.4 本章小结	第22-25页
第三章协同过滤推荐算法研究与分析	第25-31页
3.1 协同过滤算法原理	第25-27页
3.2 协同过滤中相似性函数分析	第27-29页
3.2.1 皮尔逊相关系数	第27-28页
3.2.2 余弦相似性	第28-29页
3.2.3 修正余弦相似性	第29页
3.3 协同过滤中的评价指标	第29-31页
第四章改进的协调过滤推荐算法	第31-41页
4.1 PageRank计算方法	第31-32页
4.2 评分系数（L）	第32-34页
4.3 商品排名算法（TR）	第34-35页
4.4 基于商品排名和用户偏好的推荐算法（LTR）	第35-38页
4.5 商品排名算例	第38-41页
第五章算法测试与验证	第41-53页
5.1 数据集	第41页
5.2 评价标准	第41页
5.3 算法实现与实验设计	第41-46页
5.3.1 测试环境	第41-43页
5.3.2 实验设计	第43-46页
5.4 测试结果与分析	第46-51页
5.5 本章小结	第51-53页
第六章总结与展望	第53-55页
参考文献	第55-59页
致谢	第59-61页
攻读学位期间所取得的相关科研成果	第61页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。

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