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基于时间效应的推荐算法研究

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基于时间效应的推荐算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-16页
  · 课题研究的背景和意义第9-11页
    · 课题研究的背景第9-10页
    · 课题研究的意义第10-11页
  · 课题研究现状及分析第11-14页
  · 本文主要研究内容和组织结构第14-16页
第2章 推荐算法及推荐算法的评测指标第16-29页
  · 引言第16页
  · 推荐算法概述及分析第16-24页
    · 协同过滤推荐算法第17-21页
    · 奇异值分解推荐算法第21-24页
    · 图模型推荐算法第24页
  · 推荐算法的评测指标第24-28页
  · 本章小结第28-29页
第3章 基于时间效应的个性化推荐算法第29-44页
  · 引言第29页
  · 群体兴趣度随时间的变化趋势第29-32页
  · 个人兴趣度随时间的变化趋势第32-36页
  · 电影流行度随时间的变化趋势第36-40页
  · 基于时间效应的个性化推荐算法的实现第40-42页
  · 本章小结第42-44页
第4章 基于时间效应的推荐算法实验结果与分析第44-58页
  · 引言第44页
  · 基于时间效应的推荐算法试验环境第44-48页
    · Netflix和MovieLens数据说明及数据处理第44-46页
    · 基于时间效应的推荐算法试验平台及试验框架图第46-48页
  · 用户兴趣度变化趋势的试验结果与分析第48-51页
  · 物品流行度变化趋势的试验结果与分析第51-53页
  · 不同推荐算法的试验结果与分析第53-56页
  · 本章小结第56-58页
结论第58-59页
参考文献第59-64页
致谢第64页

本篇论文共64页,点击这进入下载页面
 
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