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基于时间上下文和属性的个性化推荐研究
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基于时间上下文和属性的个性化推荐研究
论文目录
中文摘要
第1-4页
英文摘要
第4-8页
1 绪论
第8-14页
1.1 研究背景及意义
第8-9页
1.1.1 研究背景
第8-9页
1.1.2 研究意义
第9页
1.2 应用与研究现状
第9-12页
1.2.1 个性化推荐系统的应用现状
第9-10页
1.2.2 个性化推荐系统的研究现状
第10-12页
1.3 本文研究内容
第12页
1.4 论文结构安排
第12-14页
2 个性化推荐系统及相关算法
第14-28页
2.1 个性化推荐系统概述
第14-15页
2.2 个性化推荐系统结构
第15-18页
2.3 个性化推荐相关技术
第18-20页
2.3.1 基于内容的推荐
第18页
2.3.2 基于关联规则的推荐
第18-19页
2.3.3 基于知识的推荐
第19页
2.3.4 混合推荐
第19-20页
2.4 协同过滤推荐算法
第20-26页
2.4.1 基于用户的协同过滤推荐算法
第23-24页
2.4.2 基于项目的协同过滤推荐算法
第24-25页
2.4.3 基于模型的协同过滤推荐算法
第25-26页
2.5 推荐算法比较和常用衡量标准
第26-27页
2.5.1 推荐算法比较
第26页
2.5.2 推荐算法常用衡量标准
第26-27页
2.6 本章小结
第27-28页
3 基于记忆激活理论的时间权重函数
第28-37页
3.1 问题的提出
第28-29页
3.2 艾宾浩斯遗忘曲线
第29-31页
3.3 记忆的激活扩散模型
第31-33页
3.4 新时间权重计算公式
第33-36页
3.4.1 基于记忆激活理论的多阶段遗忘曲线
第33-35页
3.4.2 阶段初始记忆量的计算
第35-36页
3.5 本章小结
第36-37页
4 基于属性的冷启动解决方法
第37-45页
4.1 传统协同过滤面临的问题
第37-38页
4.2 适应冷启动问题的个性化推荐
第38-41页
4.2.1 基于属性的相似度计算
第38-40页
4.2.2 评分预测
第40-41页
4.3 算法处理流程
第41-44页
4.4 本章小结
第44-45页
5 实验设计与结果分析
第45-53页
5.1 实验数据及评价指标
第45页
5.1.1 实验数据集
第45页
5.1.2 评价指标
第45页
5.2 实验设计
第45-47页
5.3 实验结果及分析
第47-52页
5.4 本章小结
第52-53页
6 总结与展望
第53-55页
6.1 本文工作总结
第53-54页
6.2 未来工作展望
第54-55页
致谢
第55-56页
参考文献
第56-59页
附录
第59页
A.作者在攻读学位期间发表的论文目录
第59页
本篇论文共
59
页,
点击这进入下载页面
。
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