基于用户信任机制的电子商务个性化推荐方法研究

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基于用户信任机制的电子商务个性化推荐方法研究

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基于用户信任机制的电子商务个性化推荐方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章绪论	第9-15页
1.1 论文的选题背景与意义	第9-11页
1.2 国内外研究现状	第11-13页
1.2.1 国外研究现状	第11-12页
1.2.2 国内研究现状	第12-13页
1.3 论文的主要工作及内容	第13-15页
第2章推荐方法相关技术研究	第15-29页
2.1 引言	第15-16页
2.2 推荐方法相关技术	第16-25页
2.2.1 基于内容的推荐方法	第16-17页
2.2.2 基于用户的协同过滤推荐方法	第17-20页
2.2.3 基于物品的协同过滤推荐方法	第20-22页
2.2.4 基于关联规则的推荐方法	第22页
2.2.5 基于矩阵分解的推荐方法	第22-24页
2.2.6 混合推荐方法	第24-25页
2.3 推荐算法中信任机制理论研究	第25-26页
2.4 实验数据集	第26-27页
2.5 实验评价指标	第27-28页
2.5.1 MAE和RMSE	第27页
2.5.2 准确率和召回率	第27-28页
2.6 本章小结	第28-29页
第3章基于用户信任的个性化推荐算法	第29-47页
3.1 引言	第29-30页
3.2 基于用户评分信任的协同过滤推荐算法(STUserCF)	第30-33页
3.2.1 STUserCF算法思想	第30-32页
3.2.2 STUserCF算法流程	第32-33页
3.3 基于用户偏好信任的协同过滤推荐算法(PTUserCF)	第33-37页
3.3.1 PTUserCF算法思想	第33-36页
3.3.2 PTUserCF算法流程	第36-37页
3.4 基于用户信任的协同过滤推荐算法	第37-39页
3.5 融合用户信任的矩阵分解推荐算法	第39-40页
3.6 实验结果及分析	第40-46页
3.6.1 PTUserCF和STUserCF对比实验	第41-44页
3.6.2 SPTUserCF算法对比实验	第44-46页
3.6.3 SPTSVD算法对比实验	第46页
3.7 本章小结	第46-47页
第4章基于用户信任的聚类推荐算法	第47-57页
4.1 引言	第47-48页
4.2 相关聚类技术	第48-51页
4.2.1 k-means聚类算法	第48-50页
4.2.2 图聚类算法	第50-51页
4.3 基于用户信任的图聚类推荐算法(TMGCCF)	第51-54页
4.4 实验结果与分析	第54-56页
4.5 本章小结	第56-57页
结论	第57-59页
参考文献	第59-65页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第65-67页
致谢	第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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