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基于用户的协同过滤推荐算法研究
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基于用户的协同过滤推荐算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-15页
第一章 绪论第15-23页
　　1.1 课题研究背景第15-16页
　　1.2 课题研究意义第16-17页
　　1.3 研究现状及问题提出第17-19页
　　1.4 本文主要贡献和组织结构第19-23页
　　　　1.4.1 主要内容第19-20页
　　　　1.4.2 组织结构第20-23页
第二章 协同过滤推荐算法综述第23-29页
　　2.1 引言第23页
　　2.2 传统协同过滤推荐算法的基本流程第23-25页
　　2.3 评测指标第25-26页
　　　　2.3.1 预测准确性指标第25页
　　　　2.3.2 排序准确性指标第25-26页
　　　　2.3.3 覆盖率指标第26页
　　　　2.3.4 多样性和新颖性指标第26页
　　2.4 面临挑战第26-27页
　　　　2.4.1 数据稀疏性、冷启动和可扩展性问题第26-27页
　　　　2.4.2 准确性与多样性第27页
　　　　2.4.3 个人隐私问题第27页
　　　　2.4.4 鲁棒性问题第27页
　　2.5 数据集与实验环境第27-28页
　　2.6 本章小结第28-29页
第三章 基于一跳信任模型的协同过滤推荐算法第29-41页
　　3.1 引言第29-30页
　　3.2 一跳信任模型的设计及相关概念第30-31页
　　　　3.2.1 相关概念第30-31页
　　　　3.2.2 模型的设计第31页
　　3.3 算法的相关计算第31-34页
　　　　3.3.1 用户对项目的信任度计算第31-33页
　　　　3.3.2 用户之间的信任度计算第33页
　　　　3.3.3 信任度与相似度整合第33-34页
　　　　3.3.4 算法的流程第34页
3.4、算法的性能分析第34-36页
　　　　3.4.1 合理性分析第35页
　　　　3.4.2 复杂度分析第35-36页
3.5、仿真实验及结果分析第36-39页
　　　　3.5.1 权值的验证及选取第36-37页
　　　　3.5.2 准确度的仿真实验分析第37-38页
　　　　3.5.3 复杂度的仿真实验分析第38-39页
　　3.6 本章小结第39-41页
第四章 基于贡献因子的协同过滤推荐算法第41-47页
　　4.1 引言第41页
　　4.2 邻居选择存在的问题及相关研究第41-42页
　　4.3 算法设计第42-44页
　　　　4.3.1 引入贡献因子的概念第42-43页
　　　　4.3.2 引入贡献因子的邻居选择和推荐第43-44页
　　　　4.3.3 算法流程第44页
　　4.4 仿真实验第44-45页
　　4.5 结束语第45-47页
第五章 基于启发式聚类模型和类别相似度的协同过滤推荐算法第47-59页
　　5.1 引言第47页
　　5.2 启发式聚类模型的提出第47-49页
　　5.3 算法的相关计算第49-52页
　　　　5.3.1 欧式相似度第49页
　　　　5.3.2 点密度和 a 的计算第49-50页
　　　　5.3.3 项目类别相似度计算第50-51页
　　　　5.3.4 引入类别相似度的预测评分计算第51-52页
　　　　5.3.5 算法流程的设计第52页
　　5.4 算法的性能分析第52-53页
　　　　5.4.1 合理性分析第52-53页
　　　　5.4.2 时间复杂度分析第53页
　　5.5 仿真实验第53-57页
　　　　　　5.5.1. 近邻数对算法精度的影响第54页
　　　　　　5.5.2. 稀疏度对算法精度的影响第54-55页
　　　　　　5.5.3. 用户数对算法精度的影响第55-56页
　　　　　　5.5.4. 算法运行时间第56-57页
　　5.6 结束语第57-59页
第六章 基于低通滤波推荐模型的协同过滤推荐算法第59-73页
　　6.1 引言第59-60页
　　6.2 低通滤波模型的设计及相关概念第60-62页
　　　　6.2.1 相关定义与概念第60页
　　　　6.2.2 模型的设计第60-62页
　　6.3 算法的相关计算第62-66页
　　　　6.3.1 噪声提取第62页
　　　　6.3.2 低通处理和可信度计算第62-64页
　　　　6.3.3 相似性计算第64-65页
　　　　6.3.4 算法的流程第65-66页
　　6.4 算法的性能分析第66-67页
　　　　6.4.1 合理性分析第66-67页
　　　　6.4.2 复杂度分析第67页
　　6.5 仿真实验第67-71页
　　　　　　6.5.1. 近邻数对算法精度的影响第67-69页
　　　　　　6.5.2. 稀疏度对算法精度的影响第69-70页
　　　　　　6.5.3. 噪声干扰对算法精度的影响第70页
　　　　　　6.5.4. 算法运行时间的分析第70-71页
　　6.6 结束语第71-73页
第七章 综合实验第73-77页
　　7.1 综合模型的设计第73-74页
　　7.2 仿真实验第74-75页
　　7.3 结束语第75-77页
第八章 总结展望第77-79页
　　8.1 主要成果第77-78页
　　8.2 工作展望第78-79页
致谢第79-81页
参考文献第81-85页
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作第85页
一、个人简历第85页
二、攻读硕士学位期间发表和完成的学术论文第85页
三、攻读硕士学位期间的科研情况第85页

本篇论文共85页，点击这进入下载页面。
 
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