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基于改进的个性化混合推荐算法的研究

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基于改进的个性化混合推荐算法的研究
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-10页
第一章 绪论第10-23页
第一节 研究背景与研究意义第10-12页
一、研究背景第10-11页
二、研究意义第11-12页
第二节 国内外研究现状第12-18页
一、推荐系统的应用现状第12-14页
二、推荐算法研究现状第14-18页
三、国内外文献评述第18页
第三节 研究内容及框架第18-21页
一、研究内容第18-20页
二、研究框架第20-21页
第四节 本文可能的创新第21-23页
一、融合内容信息熵的基于项目的推荐第21页
二、引入改进的个性化混合推荐机制第21页
三、修正相似度偏差第21-22页
四、引入时间指数修正模型第22-23页
第二章 相关推荐算法的理论阐述第23-37页
第一节 二部图推荐算法第23-27页
一、基于物质扩散的二部图推荐第23-26页
二、基于热传导的二部图推荐第26页
三、二部图算法优缺点分析第26-27页
第二节 关联挖掘推荐算法第27-29页
一、关联挖掘相关概念第27-28页
二、关联挖掘推荐相关步骤第28-29页
三、关联挖掘存在的问题第29页
第三节 协同过滤算法第29-34页
一、相似度计算第29-31页
二、基于用户的协同过滤第31-32页
三、基于项目的协同过滤第32-33页
四、协同过滤算法的比较分析第33-34页
第四节 基于内容的推荐第34-35页
一、内容特征的提取第34-35页
二、基于内容推荐的优缺点第35页
第五节 混合推荐算法第35-37页
第三章 基于个性化的混合推荐算法第37-50页
第一节 问题的提出与分析第37-39页
一、单一算法的局限性第37-38页
二、传统相似度计算的问题第38页
三、用户兴趣的时间迁移第38-39页
第二节 改进思路及方法第39-50页
一、引入加权二部图推荐机制第39-40页
二、融合内容信息熵的基于项目的推荐第40-43页
三、基于改进的个性化混合推荐第43-47页
四、修正相似度偏差第47-48页
五、引入时间指数修正模型第48-50页
第四章 实证分析及应用第50-65页
第一节 实证数据集与环境第50页
第二节 MovieLens数据集特征分析第50-54页
一、数据预处理第50-52页
二、特征分析第52-54页
第三节 实证结果与分析第54-63页
一、评价标准第54-55页
二、相关参数的确定第55-57页
三、改进后算法的有效性实证第57-63页
第四节 改进算法的应用第63-65页
第五章 总结与展望第65-67页
第一节 总结第65页
第二节 展望第65-67页
参考文献第67-70页
附录第70-82页
致谢第82-83页

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