基于模态型符号数据建模的群体推荐系统研究

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基于模态型符号数据建模的群体推荐系统研究

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基于模态型符号数据建模的群体推荐系统研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-8页
第一章绪论	第8-16页
1.1 研究背景及研究意义	第8-10页
1.2 国内外研究现状	第10-13页
1.2.1 传统的群体推荐系统算法研究现状	第10-12页
1.2.2 使用符号数据的推荐系统的研究现状	第12-13页
1.3 论文基本内容及结构	第13-14页
1.4 研究技术路线	第14-16页
第二章理论综述	第16-31页
2.1 群体推荐系统	第16-22页
2.1.1 群体推荐系统的定义	第16页
2.1.2 群体推荐系统的分类	第16-22页
2.2 符号数据分析法	第22-24页
2.2.1 符号数据概述	第22页
2.2.2 符号数据的类型	第22-23页
2.2.3 符号数据分析的距离计算方法	第23-24页
2.3 协同过滤算法	第24-27页
2.4 遗传算法	第27-29页
2.4.1 遗传算法的定义	第27-28页
2.4.2 遗传算法的运算过程	第28-29页
2.5 本章小结	第29-31页
第三章基于符号数据的群体用户建模与群体推荐过程	第31-42页
3.1 概述	第31-32页
3.2 用户数据	第32-33页
3.3 建立符号数据模型	第33-39页
3.3.1 建立项目的符号数据模型	第33-35页
3.3.2 建立个体用户符号数据模型	第35-37页
3.3.3 建立群体用户符号数据模型	第37-39页
3.4 产生群体推荐列表	第39-41页
3.4.1 模型间相似性计算	第39-40页
3.4.2 预测群体评分并产生推荐列表	第40-41页
3.5 本章小结	第41-42页
第四章实验及算法评价	第42-52页
4.1 实验数据集	第42-43页
4.2 实验设计思路	第43页
4.3 实验结果评价指标	第43-44页
4.4 实验过程及结果分析	第44-51页
4.4.1 实验一：建立的群体模型的有效性	第44-45页
4.4.2 实验二：推荐结果准确性	第45-47页
4.4.3 实验三：敏感性分析	第47-51页
4.5 本章小结	第51-52页
第五章总结与展望	第52-55页
5.1 本文工作总结	第52-53页
5.2 研究展望	第53-55页
参考文献	第55-60页
发表论文和参加科研情况说明	第60-61页
致谢	第61-62页

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