基于协同过滤技术的推荐算法研究

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基于协同过滤技术的推荐算法研究

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基于协同过滤技术的推荐算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
缩略语对照表	第10-13页
第一章绪论	第13-21页
1.1 课题的研究背景	第13-14页
1.2 推荐系统的应用前景	第14-18页
1.2.1 电影和视频网站	第14-15页
1.2.2 音乐网络电台	第15-16页
1.2.3 社交网站	第16页
1.2.4 个性化邮件系统	第16-17页
1.2.5 电子商务	第17-18页
1.3 国内外关于协同过滤算法的研究现状	第18-19页
1.4 本文的研究工作	第19-20页
1.5 论文结构	第20-21页
第二章推荐系统的相关综述	第21-31页
2.1 推荐系统的任务定义	第21页
2.2 主要的推荐方法	第21-25页
2.2.1 协同过滤推荐算法	第21-24页
2.2.2 内容过滤推荐算法	第24页
2.2.3 混合推荐算法	第24-25页
2.3 测评指标	第25-31页
2.3.1 用户满意度	第25-26页
2.3.2 预测准确度	第26-27页
2.3.3 覆盖率	第27页
2.3.4 多样性	第27页
2.3.5 新颖性	第27-28页
2.3.6 惊喜度	第28页
2.3.7 信任度	第28页
2.3.8 实时性	第28-29页
2.3.9 健壮性	第29页
2.3.10 商用目标的实现	第29-31页
第三章基于用户协同过滤算法的改进和基于物品的协同过滤算法的研究	第31-59页
3.1 基于用户的协同过滤算法	第31-35页
3.1.1 基于用户的协同过滤推荐算法步骤	第31-33页
3.1.2 基于用户协同过滤算法的改进	第33-35页
3.2 改进算法与原基于用户协同过滤的实验与分析	第35-44页
3.2.1 实验环境与数据	第35页
3.2.2 实验结果与分析	第35-44页
3.2.3 对改进的UserCF算法的总结	第44页
3.3 基于物品的协同过滤算法	第44-46页
3.3.1 基于物品的协同过滤算法步骤	第44-46页
3.3.2 基于物品的协同过滤算法的研究	第46页
3.4 修改后的ItemCF算法与原ItemCF算法的实验与分析	第46-54页
3.4.1 实验环境与数据	第46-47页
3.4.2 实验结果与分析	第47-54页
3.5 UserCF算法和ItemCF算法的比较	第54-59页
3.5.1 实验数据比较和分析	第54-57页
3.5.2 UserCF算法和ItemCF算法综合比较	第57-59页
第四章基于改进UserCF算法的电影推荐系统	第59-69页
4.1 引言	第59页
4.2 电影推荐系统的设计结构	第59-67页
4.2.1 开发工具及环境	第60页
4.2.2 推荐系统的数据库	第60-61页
4.2.3 推荐引擎与推荐列表生成流程	第61-64页
4.2.4 用户界面	第64-67页
4.3 本章小结	第67-69页
第五章总结与展望	第69-71页
5.1 工作总结	第69页
5.2 对未来工作的展望	第69-71页
参考文献	第71-73页
致谢	第73-74页
作者简介	第74-75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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