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基于增量SVD和RBM推荐系统的关键技术和实现策略

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基于增量SVD和RBM推荐系统的关键技术和实现策略
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 推荐系统介绍第13页
  1.2 推荐系统的评价第13-18页
    1.2.1 用户喜好第13-14页
    1.2.2 准确率第14-17页
    1.2.3 覆盖率第17-18页
    1.2.4 信任度第18页
  1.3 推荐系统的发展第18-19页
  1.4 推荐系统存在的挑战第19-21页
第二章 典型推荐技术数据处理基础第21-31页
  2.1 数据预处理基础第21-23页
    2.1.1 抽样第21-22页
    2.1.2 去噪第22页
    2.1.3 降维第22-23页
  2.2 相似性度量第23-24页
  2.3 传统的推荐技术第24-25页
  2.4 基于邻域模型的推荐系统第25-28页
  2.5 基于矩阵分解模型(SVD)的推荐模型第28-31页
第三章 基于增量SVD的推荐系统第31-37页
  3.1 增量SVD提出第31-32页
  3.2 增量SVD算法第32-33页
  3.3 实验方法和过程第33-34页
  3.4 实验结果及分析第34-37页
第四章 基于二分网络映射的推荐系统第37-45页
  4.1 二分网络映射方法第38-40页
  4.2 基于二分网络的个性化推荐算法第40-41页
  4.3 实验方法及过程第41-42页
  4.4 实验结果及分析第42-45页
第五章 基于受限波尔兹曼机(RBM)的推荐系统第45-55页
  5.1 RBM用于推荐系统模型第45-51页
  5.2 实验方法及过程第51-52页
  5.3 实验结果和分析第52-54页
  5.4 总结第54-55页
第六章 推荐系统的发展与讨论第55-61页
  6.1 与深度学习的结合第55-57页
  6.2 与大数据的结合第57-58页
  6.3 前景与展望第58-61页
参考文献第61-67页
致谢第67-69页
作者简介第69-70页

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