基于局部全局相似度的奇异值分解的协同过滤算法研究

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基于局部全局相似度的奇异值分解的协同过滤算法研究

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基于局部全局相似度的奇异值分解的协同过滤算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-11页
1 绪论	第11-17页
1.1 选题背景与研究意义	第11-12页
1.2 协同过滤推荐技术的研究现状	第12-14页
1.3 协同过滤推荐算法的难点	第14-15页
1.4 主要工作与章节安排	第15-17页
2 协同过滤算法概述	第17-27页
2.1 协同过滤基本概念	第17-21页
2.1.1 集体智慧	第17-18页
2.1.2 协同过滤	第18-19页
2.1.3 长尾（Long Tail）效应	第19-21页
2.2 基于最近邻的协同过滤算法	第21-23页
2.3 协同过滤算法的评测指标	第23-26页
2.3.1 协同过滤算法的评价指标---TopN推荐	第24页
2.3.2 协同过滤算法的评价质量指标---覆盖率	第24-25页
2.3.3 协同过滤算法的评价质量指标---准确度	第25-26页
2.4 本章小结	第26-27页
3 局部全局相似度度量方法与奇异值分解	第27-35页
3.1 局部相似度度量	第27-28页
3.2 全局相似度度量	第28-29页
3.3 局部全局相似度度量	第29页
3.4 奇异值分解法处理和推荐计算	第29-33页
3.4.1 奇异值分解法SVD概述	第29-30页
3.4.2 SVD算法流程	第30-31页
3.4.3 SVD实验设计方法	第31-33页
3.5 本章小结	第33-35页
4 实验与性能分析	第35-43页
4.1 数据集设置	第35-36页
4.2 影响实验结果的参数	第36-41页
4.2.1 活跃用户的邻居数目对推荐系统敏感度的影响	第36-38页
4.2.2 协同过滤参数a 对于推荐系统准确度的影响	第38-41页
4.3 实验结果及分析	第41-42页
4.4 本章小结	第42-43页
5 总结与展望	第43-45页
参考文献	第45-48页
致谢	第48-50页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果	第50页

本篇论文共50页，点击这进入下载页面。

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