基于用户兴趣模型的个性化推荐算法研究

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基于用户兴趣模型的个性化推荐算法研究

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基于用户兴趣模型的个性化推荐算法研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
1 绪论	第8-16页
· 研究背景	第8-14页
· 互联网与移动互联网的发展概况	第8-9页
· 从搜索引擎到推荐系统	第9-12页
· 推荐系统的机遇和挑战	第12-14页
· 本文研究内容与组织结构	第14-16页
· 本文的研究内容与方法	第14页
· 论文的组织结构	第14-16页
2 推荐系统相关理论研究	第16-28页
· 推荐系统中的用户建模	第16-20页
· 兴趣模型的数据特征	第16-17页
· 兴趣模型的表示	第17-19页
· 模型的更新	第19-20页
· 推荐算法分类	第20-23页
· 基于内容的算法	第20-21页
· 协同过滤推荐	第21-23页
· 组合推荐	第23页
· 推荐结果的评估标准	第23-24页
· 推荐系统面临的挑战	第24-25页
· 协同过滤研究现状	第25-27页
· 基于邻居的协同过滤	第25-26页
· 基于模型的协同过滤	第26-27页
· 本章小结	第27-28页
3 一种扩展LDA的推荐算法	第28-40页
· 传统的推荐算法总结	第28页
· 传统的推荐算法总结	第28-33页
· 基于模型的协同过滤	第29-30页
· LDA兴趣抽取模型	第30-31页
· 扩展的LDA兴趣抽取模型	第31-33页
· W-IxLDA推荐算法	第33-36页
· 兴趣扩展	第33-34页
· 产生结果推荐	第34-35页
· 详细的推荐算法描述	第35-36页
· 实例分析	第36-38页
· 本章小结	第38-40页
4 融合情境的推荐算法	第40-54页
· 引言	第40-41页
· 相关理论研究及概念分析	第41-42页
· 情境分析	第41页
· 自组织映射网络	第41-42页
· 兴趣模型构建	第42-48页
· 情境与兴趣模型的融合分析	第43页
· 情境兴趣模型	第43-48页
· FMeal推荐算法	第48-52页
· 本章小结	第52-54页
5 实验验证	第54-60页
· 评价方法	第54页
· 扩展LDA算法验证	第54-56页
· 融合情境推荐算法验证	第56-60页
6 总结与展望	第60-62页
· 全文总结	第60页
· 工作展望	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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