基于用户相似度的协同过滤推荐算法研究

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基于用户相似度的协同过滤推荐算法研究

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基于用户相似度的协同过滤推荐算法研究

论文目录
摘要	第1-7页
abstract	第7-11页
第1章绪论	第11-20页
1.1 推荐系统的研究背景	第11-13页
1.2 推荐系统的研究现状	第13-16页
1.3 协同过滤算法面临的问题	第16-18页
1.3.1 数据稀疏性	第17页
1.3.2 准确度问题	第17页
1.3.3 可扩展性问题	第17页
1.3.4 稳定性问题	第17-18页
1.3.5 其他问题	第18页
1.4 主要研究内容	第18-19页
1.5 论文结构	第19-20页
第2章个性化推荐系统	第20-34页
2.1 个性化推荐系统	第20-22页
2.1.1 个性化推荐系统概念	第20-21页
2.1.2 个性化推荐系统组成	第21页
2.1.3 个性化推荐系统的分类	第21-22页
2.2 基于内容的推荐	第22-25页
2.3 协同过滤推荐	第25-32页
2.3.1 协同过滤推荐的实现原理和分类	第25-27页
2.3.2 基于用户的协同过滤	第27-29页
2.3.3 基于项目的协同过滤	第29-32页
2.4 系统评估指标	第32-33页
2.5 本章小结	第33-34页
第3章改进基于加权信息熵的相似度算法	第34-49页
3.1 传统的相似度计算方法	第34-38页
3.1.1 基于Pearson相关系数的相似度	第34-36页
3.1.2 余弦相似度	第36-37页
3.1.3 基于Jaccard相关系数的相似度	第37-38页
3.2 传统相似度计算方法的局限	第38-39页
3.3 基于加权信息熵的相似度算法	第39-41页
3.3.1 信息熵	第39-40页
3.3.2 算法的改进	第40页
3.3.3 算法设计	第40-41页
3.4 性能分析	第41-48页
3.4.1 实验数据及分析	第41-42页
3.4.2 仿真实验	第42-45页
3.4.3 实验结果及分析	第45-48页
3.5 本章小结	第48-49页
第4章融合用户特征和项目属性的协同过滤	第49-61页
4.1 数据稀疏性问题	第49页
4.2 融合用户特征和项目属性的协同过滤	第49-53页
4.2.1 算法说明	第49-51页
4.2.2 算法设计	第51-53页
4.3 性能分析	第53-59页
4.3.1 实验数据及分析	第53页
4.3.2 仿真实验	第53-58页
4.3.3 实验结果及分析	第58-59页
4.4 本章小结	第59-61页
总结与展望	第61-62页
致谢	第62-63页
参考文献	第63-69页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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