协同过滤推荐系统中稀疏性数据的算法研究

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协同过滤推荐系统中稀疏性数据的算法研究

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协同过滤推荐系统中稀疏性数据的算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-17页
1.1 研究背景	第10-11页
1.2 研究意义	第11-12页
1.3 国内外研究现状	第12-14页
1.3.1 推荐系统研究现状	第12-13页
1.3.2 稀疏性问题的研究现状	第13-14页
1.4 主要研究内容及创新点	第14-15页
1.5 本文结构	第15-17页
第二章协同过滤推荐系统	第17-28页
2.1 推荐系统	第17-19页
2.1.1 推荐系统概述	第17-19页
2.1.2 电影推荐系统概述	第19页
2.2 基于协同过滤技术的推荐系统	第19-26页
2.2.1 协同过滤技术	第19-21页
2.2.2 基于用户的协同过滤算法	第21-23页
2.2.3 基于项目的协同过滤算法	第23-25页
2.2.4 基于模型的协同过滤算法	第25-26页
2.3 协同过滤面临的关键问题	第26-27页
2.3.1 冷启动问题	第26-27页
2.3.2 稀疏性数据问题	第27页
2.4 本章小结	第27-28页
第三章推荐系统相关技术	第28-34页
3.1 主成分分析法	第28-30页
3.1.1 主成分分析法概述	第28-29页
3.1.2 主成分分析法具体步骤	第29-30页
3.2 聚类分析法	第30-33页
3.2.1 聚类算法概述	第30-32页
3.2.2 K-Means算法	第32-33页
3.3 本章小结	第33-34页
第四章基于改进相似度的协同过滤算法	第34-43页
4.1 传统相似度计算方法	第34-35页
4.2 传统相似度计算方法的缺陷	第35-36页
4.3 基于改进相似度的协同过滤算法	第36-38页
4.3.1 共同评分项目数比	第37页
4.3.2 平均评分	第37-38页
4.3.3 基于改进相似度的协同过滤算法	第38页
4.4 仿真及分析	第38-42页
4.4.1 数据集	第38-39页
4.4.2 算法评价标准	第39-40页
4.4.3 仿真结果及分析	第40-42页
4.5 本章小结	第42-43页
第五章基于降维和聚类的协同过滤算法	第43-53页
5.1 改进主成分分析	第43-45页
5.2 基于改进相似度的用户聚类模型	第45-47页
5.3 基于降维和聚类的协同过滤算法	第47-48页
5.4 仿真及分析	第48-52页
5.4.1 仿真数据及评价标准	第48-49页
5.4.2 仿真结果及分析	第49-52页
5.5 本章小结	第52-53页
第六章总结与展望	第53-55页
6.1 文章总结	第53-54页
6.2 未来展望	第54-55页
致谢	第55-56页
参考文献	第56-60页
攻读硕士期间取得的研究成果	第60-61页

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