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结合信任模型的协同过滤推荐系统研究与实现
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结合信任模型的协同过滤推荐系统研究与实现
论文目录
中文摘要
第1-4页
英文摘要
第4-8页
1 绪论
第8-12页
1.1 研究背景及意义
第8-9页
1.2 国内外研究现状
第9-10页
1.3 本文主要工作
第10页
1.4 论文组织结构
第10-11页
1.5 本章小结
第11-12页
2 个性化推荐系统介绍
第12-21页
2.1 推荐系统概述
第12-13页
2.1.1 推荐系统概念
第12页
2.1.2 推荐系统构成
第12-13页
2.2 主要推荐算法
第13-19页
2.2.1 基于内容推荐
第13-15页
2.2.2 协同过滤推荐
第15-18页
2.2.3 混合推荐
第18-19页
2.3 推荐算法评估
第19-20页
2.4 推荐技术面临的挑战
第20页
2.5 本章小结
第20-21页
3 结合信任模型的协同过滤推荐
第21-31页
3.1 结合信任的协同过滤推荐框架
第21-22页
3.1.1 算法思想
第21页
3.1.2 算法整体框架
第21-22页
3.2 信任定义及特征
第22-23页
3.3 信任模型建立
第23-26页
3.3.1 直接信任度
第23-25页
3.3.2 间接信任度
第25-26页
3.4 算法具体过程
第26-27页
3.4.1 最近邻用户寻找
第26-27页
3.4.2 评分预测及推荐
第27页
3.5 实验分析
第27-30页
3.5.1 实验数据集
第27-28页
3.5.2 实验结果及分析
第28-30页
3.6 本章小结
第30-31页
4 结合信任模型的推荐系统设计
第31-44页
4.1 推荐系统需求
第31页
4.2 推荐系统架构
第31-32页
4.3 用户交互模块设计
第32-33页
4.4 推荐引擎设计
第33-38页
4.4.1 数据模型设计
第34-36页
4.4.2 推荐算法组
第36-37页
4.4.3 推荐结果处理
第37-38页
4.5 系统冷启动问题解决方案
第38页
4.6 基于Hadoop分布式平台设计
第38-43页
4.6.1 HDFS分布式文件系统
第38-40页
4.6.2 MapReduce计算模型
第40-41页
4.6.3 基于Hadoop平台系统设计
第41-43页
4.7 本章小结
第43-44页
5 结合信任模型的推荐系统实现
第44-58页
5.1 系统开发环境
第44-45页
5.2 推荐引擎实现
第45-53页
5.2.1 数据模型建立
第45-49页
5.2.2 推荐算法实现
第49-53页
5.2.3 推荐结果处理
第53页
5.3 用户交互实现
第53-57页
5.4 本章小结
第57-58页
6 总结与展望
第58-59页
6.1 总结
第58页
6.2 展望
第58-59页
致谢
第59-60页
参考文献
第60-62页
本篇论文共
62
页,
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。
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