融合信任关系的二重聚类推荐算法研究

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融合信任关系的二重聚类推荐算法研究

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融合信任关系的二重聚类推荐算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-12页
1 绪论	第12-17页
1.1 研究背景与意义	第12-13页
1.2 国内外研究现状	第13-15页
1.3 本文所作的工作	第15页
1.4 本文章节安排	第15-17页
2 推荐系统概述	第17-31页
2.1 推荐系统概述	第17-18页
2.2 传统的推荐系统	第18-26页
2.2.1 基于内容的推荐系统	第18-20页
2.2.2 基于用户的协同过滤	第20-23页
2.2.3 基于项目的协同过滤	第23-25页
2.2.4 UCF和ICF的综合比较	第25-26页
2.2.5 协同过滤推荐算法存在的问题	第26页
2.3 聚类分析	第26-30页
2.3.1 聚类算法综述	第26-27页
2.3.2 聚类算法的分类	第27-28页
2.3.3 经典的基于划分的聚类算法	第28-30页
2.4 本章小结	第30-31页
3 融合信任关系的二重聚类推荐算法	第31-54页
3.1 引言	第31-32页
3.2 信任关系模型	第32-35页
3.2.1 信任度模型	第32-33页
3.2.2 相关定义与说明	第33-35页
3.3 融合信任关系的用户聚类推荐算法	第35-40页
3.3.1 融合信任关系的用户聚类算法的流程	第35-36页
3.3.2 相似度的混合	第36-37页
3.3.3 用户聚类	第37-38页
3.3.4 最近邻居搜索	第38页
3.3.5 项目评分预测与推荐	第38页
3.3.6 问题分析	第38-40页
3.4 融合信任关系的二重聚类协同过滤算法	第40-52页
3.4.1 专家用户模型	第41-43页
3.4.2 用户项目级信任度	第43-44页
3.4.3 项目聚类	第44-46页
3.4.4 项目类相似度	第46-50页
3.4.5 相似度混合	第50-51页
3.4.6 用户聚类	第51-52页
3.4.7 用户邻居生成	第52页
3.4.8 评分预测	第52页
3.5 本章小结	第52-54页
4 实验设计与结果分析	第54-62页
4.1 实验环境与工具	第54页
4.2 实验所使用的数据集	第54-55页
4.3 实验的评测标准	第55-57页
4.4 实验结果的分析	第57-61页
4.5 本章小结	第61-62页
5 总结与展望	第62-63页
5.1 论文总结	第62页
5.2 工作展望	第62-63页
参考文献	第63-66页
个人简介、在学期间发表的学术论文	第66-67页
致谢	第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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