基于混合方式的电影个性化推荐研究

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基于混合方式的电影个性化推荐研究

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基于混合方式的电影个性化推荐研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-9页
第一章绪论	第9-15页
1.1 课题研究背景与意义	第9-10页
1.1.1 研究背景	第9页
1.1.2 研究意义	第9-10页
1.2 课题研究现状	第10-12页
1.2.1 传统协同过滤研究现状	第10-11页
1.2.2 基于云模型的协同过滤研究	第11-12页
1.3 本文的主要工作及创新点	第12-13页
1.3.1 本文主要工作	第12-13页
1.3.2 本文的主要创新点	第13页
1.4 论文组织结构	第13-15页
第二章相关技术介绍	第15-27页
2.1 引言	第15页
2.2 信息检索与信息过滤	第15-18页
2.2.1 信息检索	第15页
2.2.2 信息过滤	第15-17页
2.2.3 信息过滤与信息检索对比	第17-18页
2.3 协同过滤	第18-22页
2.3.1 协同过滤描述	第18-19页
2.3.2 协同过滤算法存在的问题	第19-20页
2.3.3 基于用户的协同过滤算法	第20-21页
2.3.4 基于项目的协同过滤算法	第21-22页
2.4 云模型	第22-24页
2.5 数据稀疏性处理	第24-25页
2.6 传统计算用户相似性	第25-27页
第三章基于混合方式的推荐	第27-43页
3.1 引言	第27页
3.2 推荐系统框架	第27-29页
3.3 协同过滤模块	第29-35页
3.3.1 基于项目的过滤模块	第29-31页
3.3.2 基于用户的过滤模块	第31-35页
3.4 数据处理模块	第35-37页
3.5 云模型模块	第37-42页
3.6 评分预测模块	第42-43页
第四章实验结果分析	第43-51页
4.1 实验平台	第43页
4.2 数据来源	第43-44页
4.3 Mahout框架	第44-45页
4.4 推荐质量的评价尺度	第45-47页
4.5 实验及分析	第47-51页
第五章总结与展望	第51-53页
5.1 本文工作总结	第51页
5.2 本文展望	第51-53页
参考文献	第53-55页
致谢	第55页

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