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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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