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基于反向推荐的个性化推荐算法研究

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基于反向推荐的个性化推荐算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-18页
  1.1 研究工作的背景与意义第10-12页
  1.2 国内外研究现状第12-16页
  1.3 本文的主要贡献与创新第16页
  1.4 本论文的结构安排第16-18页
第二章 个性化推荐算法第18-32页
  2.1 个性化推荐算法的分类第18-25页
    2.1.1 协同过滤推荐算法第18-21页
    2.1.2 基于内容的推荐算法第21-22页
    2.1.3 基于网络结构的推荐算法第22-25页
  2.2 个性化推荐算法的挑战第25-26页
    2.2.1 平衡准确率和多样性的挑战第25-26页
    2.2.2 易被攻击的挑战第26页
  2.3 个性化推荐算法多样性和新颖性的研究第26-28页
  2.4 个性化推荐算法的评价指标第28-30页
    2.4.1 准确率第28-29页
    2.4.2 覆盖率第29页
    2.4.3 多样性第29-30页
    2.4.4 新颖性第30页
  2.5 数据集介绍第30-31页
  2.6 本章小结第31-32页
第三章 基于反向推荐的协同过滤推荐算法研究第32-52页
  3.1 相关研究工作第33-36页
  3.2 基于反向推荐的协同过滤推荐算法第36-40页
    3.2.1 基于物品的反向协同过滤推荐算法第36-38页
    3.2.2 基于用户的反向协同过滤推荐算法第38-40页
  3.3 实验与分析第40-51页
    3.3.1 基于物品的协同过滤反向推荐算法的实验结果分析第40-45页
    3.3.2 基于用户的协同过滤反向推荐算法的实验结果分析第45-51页
  3.4 本章小结第51-52页
第四章 基于反向推荐的质量扩散推荐算法研究第52-61页
  4.1 相关研究工作第53-55页
  4.2 基于反向推荐的质量扩散推荐算法第55-56页
  4.3 实验与分析第56-60页
  4.4 本章小结第60-61页
第五章 全文总结与展望第61-63页
  5.1 全文总结第61-62页
  5.2 后续工作展望第62-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-70页

本篇论文共70页,点击这进入下载页面
 
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