推荐系统框架模型及协同过滤算法研究

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推荐系统框架模型及协同过滤算法研究

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推荐系统框架模型及协同过滤算法研究

论文目录
摘要	第11-11页
ABSTRACT	第11-13页
第一章绪论	第13-18页
1.1 推荐系统的研究背景	第13-14页
1.2 推荐系统的国内外现状	第14-15页
1.2.1 研究现状	第14-15页
1.2.2 应用现状	第15页
1.3 论文的主要研究内容和意义	第15-16页
1.4 论文章节安排	第16-18页
第二章推荐系统	第18-29页
2.1 推荐系统概要	第18-20页
2.1.1 推荐系统定义	第18页
2.1.2 系统组成	第18-20页
2.2 推荐系统分类及其关键技术	第20-28页
2.2.1 协同过滤技术	第21-22页
2.2.2 基于关联规则的推荐	第22-24页
2.2.3 基于内容的推荐	第24-25页
2.2.4 基于混合的推荐	第25-26页
2.2.5 基于标签的推荐系统	第26-27页
2.2.6 基于人口统计信息的推荐	第27-28页
2.3 本章小结	第28-29页
第三章推荐系统框架模型研究	第29-43页
3.1 推荐系统基本框架模型	第29-32页
3.1.1 基于特征的推荐系统框架模型	第29-31页
3.1.2 基于本体的推荐系统框架模型	第31-32页
3.2 基于本体和特征的推荐系统框架模型	第32-33页
3.3 基于协作的推荐系统	第33-42页
3.3.1 冷启动问题	第34-35页
3.3.2 基于协作的推荐系统框架模型简介	第35-37页
3.3.3 目标系统模块与边缘系统模块	第37页
3.3.4 协作中心模块	第37-38页
3.3.5 基于协作的推荐系统工作流程	第38-41页
3.3.6 基于协作的推荐系统的意义	第41-42页
3.4 本章小结	第42-43页
第四章协同过滤算法研究	第43-69页
4.1 协同过滤算法流程	第43-46页
4.1.1 基于用户的协同过滤算法流程	第46页
4.1.2 基于物品的协同过滤算法流程	第46页
4.2 相似度计算	第46-49页
4.2.1 欧几里得度量	第47页
4.2.2 余弦相似度	第47-48页
4.2.3 皮尔逊(pearson)系数	第48页
4.2.4 约束的皮尔逊系数	第48-49页
4.2.5 Jaccard系数	第49页
4.3 改进的协同过滤算法	第49-50页
4.4 基于用户偏好层次的协同过滤算法	第50-58页
4.4.1 用户偏好	第50-51页
4.4.2 用户偏好层次划分及其建模	第51-52页
4.4.3 算法流程	第52-58页
4.5 基于用户偏好层次的协同过滤算法仿真与性能分析	第58-68页
4.5.1 数据集	第58页
4.5.2 评测指标	第58-59页
4.5.3 评分预测仿真设计	第59-60页
4.5.4 评分预测仿真结果分析	第60-64页
4.5.5 Top-N预测仿真设计	第64-65页
4.5.6 Top-N预测仿真结果分析	第65-68页
4.6 本章小结	第68-69页
第五章总结和展望	第69-71页
5.1 总结	第69页
5.2 展望	第69-71页
参考文献	第71-78页
致谢	第78-79页
攻读学位期间的学术成果	第79-80页
附件	第80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。

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