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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,点击这进入下载页面
 
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