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高维稀疏数据的相关性度量方法研究

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高维稀疏数据的相关性度量方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-14页
  §· 稀疏数据第8-9页
    · 稀疏数据概述第8页
    · 稀疏数据的来源与种类第8页
    · 稀疏数据相关概念第8-9页
  §· 向量的相关性第9-11页
    · 相关性度量第9页
    · Pearson 相关系数第9-10页
    · Spearman 相关系数第10页
    · 余弦相关系数第10-11页
  §· 国内外研究现状第11-12页
    · 实务中的缺失值填补第11-12页
    · 稀疏聚类第12页
  §· 论文组织结构第12-14页
第二章 稀疏统计理论构架第14-19页
  §· 统计结构第14-15页
  §· 显示变量第15-16页
  §· 稀疏统计结构第16-19页
第三章 稀疏相关性度量方法第19-23页
  §· 基于信息熵的相关性度量第19-20页
    · 信息熵第19页
    · 算法设计第19-20页
    · 一些补充说明第20页
  §· 稀疏相似路径第20-23页
    · 基本思想第20-21页
    · 间接相关系数第21页
    · 相似路径第21-23页
第四章 个性化推荐系统实证分析第23-31页
  §· 概述第23-24页
    · 写作背景第23页
    · 个性化推荐第23-24页
    · 协同过滤第24页
  §· 数据集说明第24-25页
    · 数据来源第24-25页
    · 数据容量第25页
    · 数据划分第25页
  §· 算法设计第25-27页
    · 评分矩阵缺省值填补第25-26页
    · 计算近邻用户和推荐评分第26-27页
    · 预测误差第27页
  §· 结果分析第27-31页
    · 近邻数的选取第27-29页
    · 不同相关性度量方式的误差第29-31页
参考文献第31-33页
附录 A第33-36页
附录 B第36-38页
致谢第38-39 页

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