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

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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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