基于改进协同过滤的服饰推荐算法的研究与实现

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基于改进协同过滤的服饰推荐算法的研究与实现

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基于改进协同过滤的服饰推荐算法的研究与实现

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-11页
第1章绪论	第11-16页
1.1 课题的研究背景和意义	第11-13页
1.2 国内外研究现状	第13-14页
1.3 本文的主要内容及章节安排	第14-16页
第2章相关技术介绍	第16-25页
2.1 推荐系统	第16-22页
2.1.1 推荐系统的定义	第16-17页
2.1.2 推荐系统的主要技术	第17-21页
2.1.3 基于存储的协同过滤推荐算法	第21-22页
2.2 图像特征描述	第22-23页
2.3 中文自然语言处理技术	第23-25页
第3章融合社交信息的服饰协同过滤算法	第25-52页
3.1 问题的定义	第25-30页
3.1.1 算法整体框架描述	第26-27页
3.1.2 基于社交网络信息的用户相似度模型	第27页
3.1.3 数据集	第27-30页
3.2 基于协同过滤的用户相似度	第30-33页
3.3 基于社交信息的用户相似度	第33-46页
3.3.1 基于服饰文本内容的用户相似度模型	第34-39页
3.3.2 基于服饰图片视觉内容的用户相似度模型	第39-43页
3.3.3 基于用户关注信息的用户相似度	第43-46页
3.4 最近邻居选择算法	第46-47页
3.5 推荐函数及服饰商品的选择	第47页
3.6 用户相似度实验	第47-51页
3.7 本章小结	第51-52页
第4章在线Web服饰推荐系统实现及实验分析	第52-65页
4.1 推荐系统框架	第52页
4.2 系统前端设计	第52-53页
4.3 推荐系统服务器设计与实现	第53-59页
4.3.1 Nginx代理设置	第54页
4.3.2 推荐系统优化	第54-56页
4.3.3 推荐系统实现效果	第56-59页
4.4 推荐系统开发环境搭建	第59页
4.5 实验	第59-63页
4.5.1 实验数据集	第59-61页
4.5.2 推荐函数实验结果展示	第61-62页
4.5.3 推荐函数实验结果分析及评价	第62-63页
4.6 本章小结	第63-65页
总结与展望	第65-66页
致谢	第66-67页
参考文献	第67-71页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果	第71页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。

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