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基于矩阵分解和随机游走相结合的推荐算法
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基于矩阵分解和随机游走相结合的推荐算法
论文目录
致谢
第1-6页
中文摘要
第6-7页
ABSTRACT
第7-10页
1 引言
第10-13页
· 课题背景及研究意义
第10-11页
· 课题背景
第10页
· 研究意义
第10-11页
· 国内外研究现状
第11-12页
· 论文的组织框架
第12-13页
2 相关理论基础
第13-18页
· 协同过滤
第13-15页
· 相似度
第15页
· 矩阵分解
第15-16页
· 随机游走
第16-18页
3 评测指标和数据集
第18-25页
· 评测指标
第18-21页
· 用户满意度
第18-19页
· 预测准确度
第19-20页
· 覆盖率
第20-21页
· 数据集
第21-25页
· 数据集的特性
第21-23页
· 常用数据集
第23-25页
4 分解机实现及应用
第25-44页
· 分解机模型
第25-28页
· 预测稀疏数据
第25-27页
· 模型介绍
第27-28页
· 学习算法
第28-35页
· 优化任务
第29-30页
· 随机梯度递减
第30-31页
· 交替最小二乘法
第31-35页
· 分解机实现
第35-41页
· 用户分组特征
第36-39页
· 缓存
第39-40页
· 配置文件
第40-41页
· 模拟分解模型
第41-44页
· 特征
第41-42页
· 实验结果
第42-44页
5 隐含因子和随机游走
第44-56页
· 隐含因子
第44-45页
· 转移概率
第45-47页
· 范数
第46页
· 余弦值
第46-47页
· 余弦修正的范数
第47页
· 具体模型
第47-49页
· 模型介绍
第47-48页
· 算法
第48-49页
· 实验结果及分析
第49-56页
· 实验设计和度量标准
第50-51页
· 实验比较
第51-54页
· 实验结论及分析
第54-56页
6 总结与展望
第56-58页
· 总结
第56-57页
· 展望
第57-58页
参考文献
第58-60页
作者简历
第60-62页
学位论文数据集
第62 页
本篇论文共
62
页,
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