基于模糊理论和协同过滤的个性化推荐方法

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基于模糊理论和协同过滤的个性化推荐方法

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基于模糊理论和协同过滤的个性化推荐方法

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
符号对照表	第12-14页
缩略语对照表	第14-17页
第一章绪论	第17-25页
1.1 引言	第17-18页
1.2 课题的研究背景	第18-19页
1.3 国内外近年研究成果	第19-21页
1.4 研究内容与论文结构	第21-22页
1.5 创新之处	第22-25页
第二章基于模糊理论的数据挖掘技术	第25-29页
2.1 引言	第25页
2.2 模糊理论概述	第25-26页
2.3 模糊C均值聚类FCM	第26-27页
2.4 模糊支持向量机FSVM	第27-28页
2.5 本章小结	第28-29页
第三章个性化推荐方法的理论基础	第29-45页
3.1 引言	第29页
3.2 推荐技术及分类	第29-33页
3.2.1 基于内容的推荐	第30-31页
3.2.2 协同过滤推荐	第31页
3.2.3 基于规则的推荐	第31-32页
3.2.4 组合推荐	第32页
3.2.5 各种推荐方法的优缺点	第32-33页
3.3 协同过滤算法的分类	第33-36页
3.3.1 基于项目的协同过滤算法	第33-34页
3.3.2 基于用户的协同过滤算法	第34-35页
3.3.3 基于聚类的协同过滤算法	第35-36页
3.4 其他相关技术介绍	第36-40页
3.4.1 相似性度量公式	第36-38页
3.4.2 用户评分预测公式	第38-39页
3.4.3 协同过滤技术存在的问题与挑战	第39-40页
3.5 推荐算法的常用数据集与评价标准	第40-43页
3.5.1 推荐算法常用数据集	第40-41页
3.5.2 推荐算法的评价指标	第41-43页
3.6 本章小结	第43-45页
第四章算法的改进与应用	第45-61页
4.1 引言	第45-46页
4.2 改进后的模糊C均值聚类算法	第46-48页
4.3 改进后的模糊支持向量机算法	第48-51页
4.4 改进后的协同过滤算法	第51-54页
4.4.1 用户相似性度量	第51-53页
4.4.2 用户评分预测公式	第53-54页
4.5 实验方案与结果分析	第54-60页
4.6 本章小结	第60-61页
第五章基于模糊理论和协同过滤的个性化推荐方法	第61-71页
5.1 引言	第61页
5.2 基于模糊理论和协同过滤的个性化推荐方法	第61-64页
5.2.1 加权排序模型	第61-62页
5.2.2 算法整体架构	第62-64页
5.3 实验数据集与环境	第64页
5.4 实验方案设计	第64-65页
5.5 实验结果与分析	第65-70页
5.6 本章小结	第70-71页
第六章结束语	第71-75页
6.1 总结	第71-72页
6.2 展望	第72-75页
参考文献	第75-79页
致谢	第79-81页
作者简介	第81-82页

本篇论文共82页，点击这进入下载页面。

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