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基于主动学习的个性化推荐算法研究

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基于主动学习的个性化推荐算法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
1 绪论第7-12页
  · 课题背景和意义第7-9页
  · 推荐系统的研究现状第9-11页
  · 本文的主要内容和内容安排第11-12页
2 推荐系统综述第12-25页
  · 推荐系统的定义和应用第12-14页
    · 推荐系统的定义第12-13页
    · 推荐系统的应用第13-14页
  · 推荐系统的组成第14-15页
  · 推荐系统的评价指标第15-18页
    · 准确度第15-16页
    · 覆盖率第16-17页
    · 新颖性和惊喜度第17页
    · 实时性第17-18页
  · 几种常见的推荐算法第18-23页
    · 协同过滤算法第18-21页
    · 基于矩阵分解的算法第21-22页
    · 基于内容的推荐算法第22-23页
    · 混合推荐算法第23页
  · 推荐系统的难点第23-24页
  · 本章总结第24-25页
3 基于主动学习的推荐系统第25-33页
  · 主动学习第25-29页
    · 主动学习的组成第26页
    · 几种常见的样例选择策略第26-28页
    · 主动学习的应用第28-29页
  · 推荐系统中的主动学习第29-32页
    · 选择策略的原则第29-30页
    · 算法结构第30-31页
    · 基于主动学习的推荐算法第31-32页
  · 总结第32-33页
4 针对Baseline SVD算法的主动学习研究第33-53页
  · Baseline SVD算法第33-41页
    · 数据集第34-37页
    · 实验设计及分析第37-41页
  · 基于评分震荡的样例选择算法第41-46页
    · 算法描述第42-44页
    · 实验设计第44页
    · 实验结果及分析第44-46页
  · 基于误差估计的样例选择算法第46-51页
    · 算法描述第46-47页
    · 实验设计第47-48页
    · 实验结果及分析第48-51页
  · 两种方法的比较第51页
  · 集成样例选择策略第51-52页
  · 总结第52-53页
5 针对数据稀疏性提出的混合推荐算法第53-60页
  · 数据稀疏性第53-54页
  · Slope One算法第54-56页
  · 混合模型推荐算法第56-59页
    · 实验设计及实验分析第57-59页
  · 总结第59-60页
6 总结与展望第60-62页
  · 总结第60页
  · 未来的展望第60-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-67页
附录第67页

本篇论文共67页,点击这进入下载页面
 
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