结合正向和负向相关因子的推荐算法研究和应用

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结合正向和负向相关因子的推荐算法研究和应用

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结合正向和负向相关因子的推荐算法研究和应用

论文目录
摘要	第11-12页
ABSTRACT	第12-15页
第一章绪论	第15-20页
1.1 研究背景和意义	第15页
1.2 个性化推荐的研究现状	第15-18页
1.2.1 国外研究现状	第16-17页
1.2.2 国内研究现状	第17-18页
1.3 本论文的主要内容	第18-19页
1.4 本论文的组织结构	第19-20页
第二章个性化推荐概念及技术	第20-28页
2.1 个性化推荐的概念和定义	第20-21页
2.2 个性化推荐技术及分类	第21-25页
2.2.1 基于内容的推荐	第22-23页
2.2.2 协同过滤推荐	第23页
2.2.3 基于用户的最近邻推荐	第23-24页
2.2.4 基于物品的最近邻推荐	第24-25页
2.2.5 混合推荐系统	第25页
2.3 推荐系统性能评估	第25-26页
2.4 个性化推荐的关键和挑战	第26-27页
2.5 本章小结	第27-28页
第三章结合正向和负向相关因子的推荐算法研究	第28-39页
3.1 推荐算法的前提假设	第28-29页
3.2 基础模型估计	第29页
3.3 结合正向相关因子的推荐算法	第29-30页
3.4 结合正向和负向相关因子的推荐算法PNSM	第30-37页
3.4.1 符号定义	第31-32页
3.4.2 PNSM算法框架	第32-33页
3.4.3 物品集划分	第33-34页
3.4.4 特征向量提取	第34-35页
3.4.5 喜好指数计算	第35-36页
3.4.6 预测评分	第36-37页
3.4.7 产生推荐列表	第37页
3.5 本章小结	第37-39页
第四章实验结果与分析	第39-45页
4.1 实验基础配置	第39-40页
4.1.1 数据集	第39页
4.1.2 评估指标	第39-40页
4.1.3 对比算法	第40页
4.2 与其他算法的对比结果	第40-42页
4.3 维度对模型的影响	第42页
4.4 参数α和β对模型的影响	第42-43页
4.5 本章小结	第43-45页
第五章 PNSM在推荐系统中的应用	第45-51页
5.1 “聚好看”视频推荐简介	第45页
5.2 系统架构与流程	第45-48页
5.3 线上数据的评测方法和结果	第48-50页
5.3.1 评测方法	第48页
5.3.2 测试结果	第48-50页
5.4 本章小结	第50-51页
第六章结束语	第51-55页
6.1 总结	第51-53页
6.2 展望	第53-55页
参考文献	第55-58页
致谢	第58-59页
攻读学位期间发表的学术论文	第59-60页
攻读学位期间参与科研项目情况	第60-61页
附件	第61页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。

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