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基于不信任模型的信任增强推荐方法

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基于不信任模型的信任增强推荐方法
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-17页
  1.1 研究背景第9页
  1.2 研究目的和意义第9-10页
  1.3 推荐算法的研究现状第10-13页
    1.3.1 经典的推荐方法第10-13页
    1.3.2 基于信任的社会化推荐方法第13页
  1.4 论文研究内容及组织结构第13-17页
    1.4.1 论文研究内容第13-14页
    1.4.2 论文组织结构第14-17页
第2章 信任增强推荐的相关理论第17-31页
  2.1 推荐系统第17-18页
  2.2 基于内容的推荐方法第18-20页
    2.2.1 基于关键字的向量空间模型第19-20页
    2.2.2 基于内容推荐方法的优缺点第20页
  2.3 协同过滤推荐方法第20-24页
    2.3.1 相似度计算方法第21-23页
    2.3.2 评分预测第23页
    2.3.3 基准预测第23-24页
  2.4 社会化推荐第24-27页
    2.4.1 社会化推荐的定义第24-25页
    2.4.2 社会化推荐与传统推荐的区别第25-26页
    2.4.3 社会化推荐方法第26-27页
    2.4.4 传统协同过滤的局限第27页
  2.5 信任网络第27-29页
    2.5.1 信任网络的定义第27-28页
    2.5.2 信任属性第28-29页
  2.6 本章小结第29-31页
第3章 基于矩阵分解的不信任增强推荐方法第31-49页
  3.1 不信任关系第31-34页
    3.1.1 不信任关系的潜在价值第31-32页
    3.1.2 不信任关系的属性特征第32-34页
  3.2 不信任增强推荐方法框架第34-36页
    3.2.1 基于邻域的模型与矩阵分解模型的比较第34-36页
    3.2.2 算法框架设计第36页
  3.3 不信任关系预测模型第36-41页
    3.3.1 用户交互数据分析第37-39页
    3.3.2 预测模型第39-41页
  3.4 基于矩阵分解的不信任增强推荐方法第41-48页
    3.4.1 信任和不信任关系模型第41-43页
    3.4.2 不信任增强矩阵分解第43-45页
    3.4.3 基于最小批量随机梯度下降优化第45-47页
    3.4.4 评分预测第47-48页
  3.5 本章小结第48-49页
第4章 实验验证与结果分析第49-59页
  4.1 实验环境第49页
  4.2 推荐算法评估指标第49-50页
  4.3 实验数据集第50-52页
  4.4 模型调优第52-54页
    4.4.1 迭代次数第52-53页
    4.4.2 模型参数第53-54页
  4.5 实验比较与分析第54-57页
    4.5.1 不信任信息和信任信息对矩阵分解的影响第55页
    4.5.2 与传统协同过滤方法的比较第55-57页
  4.6 本章小结第57-59页
结论第59-61页
参考文献第61-67页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第67-69页
致谢第69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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