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基于有限混合模型的协同过滤算法研究

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基于有限混合模型的协同过滤算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 绪论第11-15页
  1.1 背景与意义第11-12页
  1.2 国内外研究现状第12-13页
  1.3 主要研究内容和创新点第13-14页
  1.4 论文的结构及安排第14-15页
第二章 相关概念与工作第15-23页
  2.1 有限混合模型第15-18页
    2.1.1 概述第15-16页
    2.1.2 符号描述第16-18页
  2.2 协同过滤算法第18-21页
    2.2.1 概述第18页
    2.2.2 符号描述第18-20页
    2.2.3 Slope One第20-21页
  2.3 相关工作及存在的问题第21-22页
  2.4 本章小结第22-23页
第三章 基于多项式有限混合模型的协同过滤算法第23-33页
  3.1 多项式有限混合模型第23-24页
  3.2 结合Slope One的优化算法第24-27页
    3.2.1 引入最小信息长度准则第24-26页
    3.2.2 Slope One改进推荐算法第26-27页
  3.3 实验与仿真第27-31页
    3.3.1 评估标准第27-28页
    3.3.2 聚类效果第28-30页
    3.3.3 对比实验第30-31页
  3.4 本章小结第31-33页
第四章 多项式混合模型推荐算法的MapReduce实现第33-51页
  4.1 Hadoop平台简介第33页
  4.2 MapReduce编程模型第33-34页
  4.3 EM算法的MapReduce实现第34-39页
    4.3.1 算法结构设计第34-36页
    4.3.2 算法实现第36-39页
  4.4 Slope One改进算法的MapReduce实现第39-41页
    4.4.1 算法结构设计第39-40页
    4.4.2 算法实现第40-41页
  4.5 实验与仿真第41-49页
    4.5.1 实验环境第41-43页
    4.5.2 实验结果分析第43-49页
  4.6 本章小结第49-51页
总结与展望第51-53页
参考文献第53-57页
攻读学位期间发表的论文第57-59页
致谢第59页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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