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协同过滤推荐方法及应用研究

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协同过滤推荐方法及应用研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-20页
1.1 研究背景和意义	第9-10页
1.2 相关研究综述	第10-18页
1.2.1 协同过滤推荐方法的研究综述	第10-15页
1.2.2 网络社区发现方法的研究综述	第15-17页
1.2.3 文献简评	第17-18页
1.3 研究内容	第18-20页
第二章相关概念及理论基础	第20-26页
2.1 网络相关概念	第20-21页
2.1.1 社交网络	第20页
2.1.2 社交化电子商务	第20-21页
2.1.3 网络社区	第21页
2.2 社区发现算法及评价方法	第21-23页
2.2.1 Girvan-Newman算法	第21页
2.2.2 K-cores算法	第21-22页
2.2.3 模块度最大化度量算法	第22-23页
2.3 协同过滤推荐算法	第23-26页
2.3.1 基于用户的协同过滤推荐算法	第23-24页
2.3.2 基于项目的协同过滤推荐算法	第24-26页
第三章基于社区发现和用户交互内容的协同过滤推荐算法	第26-33页
3.1 社区发现方法的融合	第26-27页
3.2 基于用户交互内容的相似度计算	第27-30页
3.2.1 个人魅力值计算	第27-29页
3.2.2 基于Jaccard相似性的相似度计算	第29页
3.2.3 融合个人魅力值系数的Jaccard相似度计算	第29-30页
3.3 基于用户交互内容的推荐值计算	第30-31页
3.3.1 不考虑项目评价的推荐值计算	第30-31页
3.3.2 考虑项目评价的推荐值计算	第31页
3.4 一种适用于社交化电子商务网站的协同过滤推荐算法	第31-32页
3.5 本章小结	第32-33页
第四章 SUCF算法的应用	第33-48页
4.1 人人网数据爬取及数据描述	第33-39页
4.1.1 社交化电子商务网站人人网简介	第33-34页
4.1.2 人人网中数据的获取过程	第34-35页
4.1.3 人人网数据描述	第35-39页
4.2 SUCF算法应用方案	第39-40页
4.3 SUCF算法应用的有效性验证	第40-46页
4.3.1 SUCF算法中社区发现结果的有效性验证	第40-44页
4.3.2 SUCF推荐列表的差异性分析	第44-45页
4.3.3 SUCF算法推荐结果的精准度	第45-46页
4.4 本章小结	第46-48页
第五章结束语	第48-49页
附录	第49-64页
附录-1 网络数据爬取的具体过程	第49-51页
附录-2 网络数据爬取的代码	第51-64页
附录-2.1 FriendExe程序代码	第51-53页
附录-2.2 FriendParse程序代码	第53-55页
附录-2.3 ShareExe程序代码	第55-56页
附录-2.4 ShareParse程序代码	第56-59页
附录-2.5 GetShareData程序代码	第59-62页
附录-2.6 ClientFactory程序代码	第62-64页
参考文献	第64-68页
在校期间完成的学术论文及参与科研情况	第68-69页
致谢	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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