基于情境上下文和社交网络的个性化推荐方法研究

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基于情境上下文和社交网络的个性化推荐方法研究

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基于情境上下文和社交网络的个性化推荐方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-11页
第1章绪论	第11-18页
1.1 课题背景和研究意义	第11-14页
1.1.1 课题背景	第11-12页
1.1.2 研究意义	第12-14页
1.2 国内外研究现状	第14-16页
1.3 本文主要内容	第16-17页
1.4 论文组织结构	第17-18页
第2章传统协同过滤推荐算法及其评价方法研究	第18-35页
2.1 传统的协同过滤推荐算法	第18-28页
2.1.1 基于用户的协同过滤推荐算法	第18-23页
2.1.2 基于项目的协同过滤推荐算法	第23-28页
2.2 主要的相似度计算方法	第28-31页
2.2.1 余弦相似度	第28-29页
2.2.2 皮尔逊相似度	第29-30页
2.2.3 修正余弦相似度	第30页
2.2.4 杰卡德相似度	第30-31页
2.3 推荐算法评价	第31-33页
2.3.1 评分预测的评价	第31-32页
2.3.2 Top-N的评价	第32-33页
2.4 推荐算法面临的主要挑战	第33-34页
2.5 小结	第34-35页
第3章基于情境上下文和社交网络的协同过滤推荐算法	第35-47页
3.1 基于情境上下文的推荐算法	第35-40页
3.1.1 时间上下文	第36-38页
3.1.2 地点上下文	第38-39页
3.1.3 基于时间、地点上下文的推荐算法	第39-40页
3.2 基于社交网络的推荐算法	第40-43页
3.2.1 社交网络和推荐系统	第40-41页
3.2.2 社交网络的表示	第41-42页
3.2.3 基于社交网络的推荐算法	第42-43页
3.3 基于情境上下文和社交网络的推荐算法	第43-45页
3.3.1 基于时间上下文和社交网络的推荐算法	第43-45页
3.3.2 基于时间、地点上下文和社交网络的推荐算法	第45页
3.4 小结	第45-47页
第4章实验与结果分析	第47-58页
4.1 数据集选取	第47-48页
4.2 实验设计	第48-51页
4.2.1 实验环境	第48-49页
4.2.2 数据预处理	第49-50页
4.2.3 实验对比的各种算法	第50-51页
4.3 实验结果分析	第51-57页
4.3.1 参数取值的确定	第51-53页
4.3.2 实验结果	第53-54页
4.3.3 实验结果对比分析	第54-57页
4.4 小结	第57-58页
结论	第58-59页
致谢	第59-60页
参考文献	第60-66页
攻读硕士学位期间发表的论文	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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