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基于用户共现与项目共现正则的矩阵分解推荐算法研究
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基于用户共现与项目共现正则的矩阵分解推荐算法研究
论文目录
摘要
第1-7页
abstract
第7-12页
第1章 绪论
第12-17页
1.1 研究背景和意义
第12-13页
1.2 国内外研究历史与现状
第13-15页
1.3 本文的主要研究内容
第15-16页
1.4 文章的组织结构
第16-17页
第2章 理论基础与相关技术
第17-31页
2.1 推荐系统基础知识
第17-20页
2.1.1 推荐系统定义
第17页
2.1.2 推荐系统的前提与组成
第17-18页
2.1.3 推荐系统的任务与问题
第18-20页
2.2 推荐系统分类
第20-27页
2.2.1 基于内容的推荐
第20-22页
2.2.2 协同过滤推荐
第22-25页
2.2.3 基于图结构的推荐
第25-26页
2.2.4 混合推荐类别推荐算法
第26页
2.2.5 其他高级类别推荐算法
第26-27页
2.3 矩阵分解概述
第27-30页
2.4 推荐算法评价指标
第30页
2.5 本章小结
第30-31页
第3章 UIC-MF模型数据处理
第31-36页
3.1 问题提出
第31-32页
3.2 用户偏好阈值设定
第32-34页
3.2.1 阈值设定方式讨论
第32-33页
3.2.2 UIC-MF模型用户偏好定义
第33-34页
3.3 数据处理算法描述
第34-35页
3.4 本章小结
第35-36页
第4章 基于用户共现与项目共现正则的矩阵分解算法
第36-48页
4.1 UIC-MF模型算法思想
第36页
4.2 变量描述
第36-37页
4.3 UIC-MF模型
第37-43页
4.3.1 基本矩阵分解模型
第37-39页
4.3.2 SPPMI矩阵构建
第39-40页
4.3.3 UIC-MF模型损失函数
第40-43页
4.4 UIC-MF模型的优化函数
第43-46页
4.5 UIC-MF模型算法框架与复杂度分析
第46-47页
4.5.1 UIC-MF模型算法框架
第46-47页
4.5.2 UIC-MF模型复杂度分析
第47页
4.6 本章小结
第47-48页
第5章 实验与结果分析
第48-55页
5.1 实验数据集
第48-49页
5.2 实验设置
第49-50页
5.2.1 实验环境
第49页
5.2.2 评价标准
第49页
5.2.3 对比算法
第49-50页
5.3 实验结果与分析
第50-53页
5.4 本章小结
第53-55页
第6章 总结与展望
第55-56页
6.1 论文总结
第55页
6.2 未来展望
第55-56页
参考文献
第56-60页
作者简介及科研成果
第60-61页
致谢
第61页
本篇论文共
61
页,
点击这进入下载页面
。
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