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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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