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基于网络的个性化推荐算法研究

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基于网络的个性化推荐算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-15页
  1.1 研究的背景及意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状及分析第11-12页
    1.2.1 传统推荐算法第11页
    1.2.2 社交推荐算法第11-12页
  1.3 本论文的主要工作第12-13页
  1.4 本论文的结构安排第13-15页
第二章 社交网络推荐相关研究综述第15-26页
  2.1 引言第15页
  2.2 什么是社交网络推荐第15-18页
    2.2.1 社交网络推荐的定义第15-16页
    2.2.2 社交网络推荐的独特特征第16-18页
  2.3 现有的社交推荐算法第18-23页
    2.3.1 基于记忆的社交网络推荐第19-20页
    2.3.2 基于模型的社交网络推荐第20-23页
  2.4 以往社交推荐的经验总结第23-25页
    2.4.1 社交推荐当中成功的经验第23-24页
    2.4.2 社交推荐当中不成功的经验第24-25页
  2.5 本章小结第25-26页
第三章 一种基于随机游走的社交网络推荐算法第26-37页
  3.1 引言第26页
  3.2 随机游走第26-29页
    3.2.1 随机游走简介第26-27页
    3.2.2 在网络图上的随机游走第27-28页
    3.2.3 随机游走在计算机科学当中的应用第28-29页
  3.3 基于随机游走的社交网络推荐算法第29-30页
  3.4 社交网络数据及相关分析第30-32页
    3.4.1 实验数据第30-31页
    3.4.2 信任关系中的互惠性第31-32页
  3.5 实验设计及结果分析第32-35页
    3.5.1 实验评价指标第33-34页
    3.5.2 实验及结果分析第34-35页
  3.6 本章小结第35-37页
第四章 基于最近邻的物质扩散算法第37-53页
  4.1 引言第37页
  4.2 协同过滤推荐算法第37-41页
    4.2.1 协同过滤算法第38-41页
    4.2.2 最近邻算法(KNN)第41页
  4.3 基于物理学的推荐算法第41-44页
    4.3.1 物质扩散算法第41-43页
    4.3.2 热传导算法第43页
    4.3.3 混合算法第43-44页
  4.4 基于最近邻的物质扩散算法第44页
  4.5 实验设计及结果分析第44-51页
    4.5.1 实验数据第44-45页
    4.5.2 实验设计第45-46页
    4.5.3 实验结果第46-51页
  4.6 本章小结第51-53页
第五章 基于热传导和文本挖掘的网页推荐算法第53-66页
  5.1 引言第53-54页
  5.2 基于标签的的协同过滤算法第54-60页
    5.2.1 基于标签分析的个人兴趣建模第54-56页
    5.2.2 实验数据集介绍及处理流程第56-57页
    5.2.3 标签协同过滤算法第57-58页
    5.2.4 实验设计及结果分析第58-60页
  5.3 基于热传导和标签协同过滤的融合算法第60-62页
    5.3.1 算法第61页
    5.3.2 实验结果及分析第61-62页
  5.4 一种基于逻辑斯特回归的算法融合方法第62-64页
    5.4.1 逻辑斯特回归算法第62-63页
    5.4.2 融合框架第63-64页
    5.4.3 实验结果及分析第64页
  5.5 本章小结第64-66页
第六章 总结与展望第66-69页
  6.1 工作总结第66-67页
  6.2 工作展望第67-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-74页
攻硕期间取得的研究成果第74-75页

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