基于BP网络融合的电子商务个性化推荐模型研究

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基于BP网络融合的电子商务个性化推荐模型研究

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基于BP网络融合的电子商务个性化推荐模型研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第一章绪论	第9-14页
· 课题研究背景及意义	第9-10页
· 课题研究现状	第10-11页
· 本文的主要工作	第11-12页
· 本文的组织结构	第12-14页
第二章个性化推荐相关理论及技术	第14-29页
· 个性化推荐系统的架构	第14-17页
· 日志采集与存储	第14-15页
· 推荐引擎架构	第15-17页
· 推荐系统的评测	第17-20页
· 推荐系统的实验方法	第17-18页
· 推荐系统的测评指标	第18-20页
· 相关推荐算法	第20-26页
· 基于内容的推荐算法	第20-21页
· 协同过滤推荐	第21-26页
· 机器学习	第26-28页
· 本章小结	第28-29页
第三章基于隐含语义模型 LFM 的推荐	第29-42页
· 引言	第29-30页
· 随机梯度下降法	第30-31页
· 隐含语义模型 LFM 分析	第31-35页
· 基于奇异值分解的 LFM	第31-33页
· 结合隐性反馈数据的 LFM	第33-35页
· 结合电子商务购物场景改进 LFM	第35-38页
· 实验结果及分析	第38-41页
· 实验环境和数据集介绍	第38-39页
· RMSE 测评	第39-41页
· 本章小结	第41-42页
第四章基于人工神经网络融合 LDA 和改进的 LFM	第42-55页
· 引言	第42页
· 隐含狄利克雷分布	第42-47页
· 基于隐含狄利克雷分布的推荐算法	第43-46页
· 吉布斯采样	第46-47页
· 基于 BP 网络融合 LDA 和改进的 LFM	第47-52页
· 人工神经网络	第47-49页
· BP 网络融合	第49-50页
· BP 网络学习算法	第50-52页
· 实验结果分析	第52-54页
· RMSE 测评	第52-53页
· Top N 测评	第53-54页
· 本章小结	第54-55页
第五章总结与展望	第55-56页
· 本文研究工作总结	第55页
· 后期工作及展望	第55-56页
致谢	第56-57页
参考文献	第57-60页
附录	第60-61页
详细摘要	第61-62页

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