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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,
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。
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