基于神经网络的个性化推荐算法研究与设计

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基于神经网络的个性化推荐算法研究与设计

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基于神经网络的个性化推荐算法研究与设计

论文目录
中文摘要	第1-4页
英文摘要	第4-8页
1 绪论	第8-16页
1.1 背景	第8-9页
1.2 推荐系统的主要研究内容及研究现状	第9-13页
1.2.1 推荐系统主要的研究内容	第9-10页
1.2.2 推荐系统研究现状	第10-13页
1.3 推荐系统面临的主要挑战	第13-14页
1.4 本文工作	第14页
1.5 本文结构	第14-16页
2 推荐系统简介及评价标准	第16-24页
2.1 推荐系统	第16-19页
2.1.1 推荐系统与个性化服务	第17页
2.1.2 推荐系统的输入输出	第17-18页
2.1.3 推荐系统分类	第18-19页
2.2 推荐系统的评价标准	第19-23页
2.2.1 准确度评价指标	第19-22页
2.2.2 其他评价指标	第22-23页
2.3 本章小结	第23-24页
3 基于对传网和BP神经网络组合的推荐算法设计	第24-35页
3.1 推荐算法目的	第24-25页
3.2 推荐算法流程框图	第25页
3.3 改进的对传网	第25-31页
3.3.1 对传网简介	第25-28页
3.3.2 对传网存在的问题	第28页
3.3.3 对传网隐含层学习算法的改进	第28-29页
3.3.4 对传网输出层学习算法的改进	第29-30页
3.3.5 基于改进的对传网的评分预测	第30-31页
3.4 BP神经网络	第31-33页
3.4.1 BP的结构及工作原理	第31-32页
3.4.2 BP的具体算法	第32页
3.4.3 基于BP神经网络综合预测评分	第32-33页
3.5 推荐产生	第33页
3.6 本章小结	第33-35页
4 改进对传网训练效率优化	第35-41页
4.1 必要性和可行性	第35-37页
4.2 优化原理	第37-38页
4.3 MapReduce实现	第38-40页
4.4 本章小结	第40-41页
5 实验与分析	第41-59页
5.1 实验数据	第41页
5.2 实验环境	第41-42页
5.3 推荐质量实验	第42-53页
5.3.1 实验方法	第42页
5.3.2 实验过程	第42-43页
5.3.3 对传网隐含层神经元个数测试	第43-49页
5.3.4 对传网隐含层学习算法比较	第49-52页
5.3.5 各推荐算法比较	第52-53页
5.4 算法效率实验	第53-59页
5.4.1 实验方法	第53页
5.4.2 实验过程	第53-57页
5.4.3 运行时间对比分析	第57页
5.4.4 加速比分析	第57-59页
6 总结与展望	第59-61页
6.1 工作总结	第59页
6.2 未来展望	第59-61页
致谢	第61-62页
参考文献	第62-66页
附录	第66页
A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录	第66页
B. 作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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