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基于自适应聚类和用户信任模型的推荐算法研究与应用

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基于自适应聚类和用户信任模型的推荐算法研究与应用
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 绪论第11-22页
  1.1 研究背景和意义第11-12页
  1.2 研究现状与分析第12-14页
    1.2.1 推荐系统的应用现状第12-13页
    1.2.2 推荐算法的研究现状第13-14页
  1.3 相关理论基础第14-19页
    1.3.1 推荐系统概述第14-15页
    1.3.2 常见推荐算法第15-17页
    1.3.3 聚类算法概述第17-19页
  1.4 主要研究内容和创新点第19-20页
  1.5 论文的组织结构第20-22页
第二章 K-means聚类算法的自适应改进第22-31页
  2.1 K-means聚类算法第22-23页
    2.1.1 算法基本思想第22页
    2.1.2 算法描述第22-23页
  2.2 相似性度量和准则函数第23-25页
  2.3 优缺点及现有改进分析第25-26页
    2.3.1 优缺点分析第25页
    2.3.2 算法改进分析第25-26页
  2.4 基于自适应K-means聚类算法第26-30页
    2.4.1 AKC算法分析第26-28页
    2.4.2 AKC算法描述第28-30页
    2.4.3 AKC算法流程图第30页
  2.5 本章小结第30-31页
第三章 基于自适应聚类和用户信任模型的推荐算法第31-44页
  3.1 协同过滤推荐算法第31-34页
    3.1.1 基于用户的协同过滤推荐第31-34页
    3.1.2 优缺点分析第34页
  3.2 基于用户信任模型的推荐算法第34-42页
    3.2.1 UTMRA算法基本思想第34-35页
    3.2.2 用户信任模型的构建第35-38页
    3.2.3 邻居集选择第38-39页
    3.2.4 预测评分的计算第39页
    3.2.5 UTMRA算法描述第39-41页
    3.2.6 UTMRA算法流程图第41-42页
  3.3 基于自适应聚类和用户信任模型的推荐算法第42-43页
    3.3.1 AKC-UTMRA算法基本思想第42-43页
    3.3.2 AKC-UTMRA算法整体逻辑图第43页
  3.4 本章小结第43-44页
第四章 实验设计与结果分析第44-51页
  4.1 实验数据集分析第44-45页
  4.2 实验环境简介第45页
  4.3 评价标准第45-46页
  4.4 实验设计与结果分析第46-50页
  4.5 本章小结第50-51页
第五章 基于AKC-UTMRA算法的职业规划推荐系统第51-67页
  5.1 系统设计背景第51页
  5.2 系统需求分析第51-53页
    5.2.1 系统功能需求第52-53页
    5.2.2 系统非功能需求第53页
  5.3 系统关键技术分析第53-54页
    5.3.1 Spring boot简要第54页
    5.3.2 Mahout框架第54页
  5.4 系统设计与实现第54-64页
    5.4.1 选修课推荐子系统第54-55页
    5.4.2 生活导师推荐子系统第55-56页
    5.4.3 高考志愿推荐子系统第56-57页
    5.4.4 系统整体架构设计第57页
    5.4.5 系统整体功能设计第57-59页
    5.4.6 系统数据库设计第59-62页
    5.4.7 系统页面展示第62-64页
  5.5 系统测试第64-66页
    5.5.1 测试概述第64-65页
    5.5.2 测试结果第65-66页
  5.6 本章小结第66-67页
第六章 总结与展望第67-69页
  6.1 总结第67页
  6.2 展望第67-69页
参考文献第69-72页
附录 攻读硕士期间参与的课题和项目第72-73页
致谢第73-74页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面
 
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