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基于用户评论和聚类的协同过滤推荐算法研究

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基于用户评论和聚类的协同过滤推荐算法研究
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 研究背景第12-15页
    1.1.1 研究意义及目的第12页
    1.1.2 研究现状第12-15页
  1.2 研究内容及工作第15-16页
  1.3 论文组织结构第16-17页
第2章 相关基础理论知识第17-27页
  2.1 隐狄利克雷分配模型第17-22页
    2.1.1 早期主题模型概述第17-19页
    2.1.2 LDA模型建模概述第19-21页
    2.1.3 LDA模型的学习算法第21-22页
  2.2 矩阵分解模型第22-24页
    2.2.1 矩阵分解模型概述第22-24页
    2.2.2 矩阵分解模型的学习算法第24页
  2.3 隐因子主题模型第24-26页
    2.3.1 隐因子主题模型概述第24-25页
    2.3.2 隐因子主题模型的学习算法第25-26页
  2.4 本章小结第26-27页
第3章 基于隐狄利克雷分配的矩阵分解算法(LDA-MF)第27-40页
  3.1 引言第27-28页
  3.2 单因素聚类的协同过滤算法第28页
  3.3 基于隐狄利克雷分配的矩阵分解算法第28-31页
  3.4 LDA-MF算法实验第31-37页
    3.4.1 实验概述第31页
    3.4.2 实验数据集第31-32页
    3.4.3 对比算法与评测标准第32-33页
    3.4.4 实验准备阶段第33-34页
    3.4.5 实验结果展示第34-36页
    3.4.6 用户聚类个数对预测准确率的影响第36-37页
  3.5 用户特征词挖掘与推荐解释探究第37-39页
  3.6 本章小结第39-40页
第4章 基于用户物品协同聚类的推荐算法(UICC)第40-54页
  4.1 引言第40页
  4.2 基于用户物品协同聚类的推荐算法第40-48页
  4.3 UICC算法实验第48-52页
    4.3.1 实验概述第48页
    4.3.2 实验数据集第48页
    4.3.3 对比算法与评测标准第48-49页
    4.3.4 实验准备阶段第49-50页
    4.3.5 实验结果展示第50-51页
    4.3.6 群组聚类个数对预测准确率的影响第51-52页
  4.4 模型可扩展性研究第52-53页
  4.5 本章小结第53-54页
第5章 结论与展望第54-56页
  5.1 结论第54-55页
  5.2 展望第55-56页
参考文献第56-59页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第59-60页
致谢第60页

本篇论文共60页,点击这进入下载页面
 
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