基于标签和评分联合学习的协同过滤推荐算法研究

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基于标签和评分联合学习的协同过滤推荐算法研究

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基于标签和评分联合学习的协同过滤推荐算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第1章绪论	第10-16页
· 研究背景和意义	第10-11页
· 国内外研究现状	第11-14页
· 主要研究内容	第14-15页
· 本文组织结构	第15-16页
第2章推荐系统及其主要方法	第16-39页
· 推荐系统介绍	第16-20页
· 推荐系统的基本概念	第16-17页
· 推荐系统的总体架构	第17-18页
· 推荐系统的商务应用	第18-19页
· 推荐系统的评价指标	第19-20页
· 推荐系统主要方法	第20-25页
· 协同过滤推荐算法	第21-22页
· 基于内容的推荐算法	第22-23页
· 基于网络结构的推荐算法	第23-24页
· 混合推荐算法	第24-25页
· 协同过滤推荐方法	第25-38页
· 基于用户的协同过滤算法(UserCF)	第26-30页
· 基于项目的协同过滤算法(ItemCF)	第30-32页
· 基于用户项目混合的协同过滤算法(Hybrid CF)	第32-34页
· 矩阵分解的协同过滤算法	第34-36页
· 协同过滤算法存在的问题	第36-37页
· 协同过滤算法的相关改进	第37-38页
· 本章小结	第38-39页
第3章结合标签和评分的协同过滤推荐算法	第39-51页
· 改进算法的提出	第39页
· 相关概念和定义	第39-41页
· 用户和项目标签	第39-40页
· 标签相似性的计算	第40-41页
· 结合标签和评分的协同过滤算法(UTR-CF)	第41-45页
· 算法思想	第41-42页
· 面向用户、项目、用户项目混合的三种UTR-CF算法	第42-43页
· 算法描述	第43-45页
· 实验	第45-50页
· 实验数据	第45-46页
· 实验设置	第46页
· 实验结果与分析	第46-50页
· 本章小结	第50-51页
第4章嵌入LDA主题模型的协同过滤推荐算法	第51-70页
· 主题模型概述	第51-52页
· LDA主题模型	第52-55页
· LDA主题模型介绍	第52-53页
· LDA主题模型基本原理	第53-55页
· 嵌入LDA主题模型的协同过滤算法(ULR-CF)	第55-61页
· 算法思想	第55-58页
· 面向用户、项目、用户项目混合的三种ULR-CF算法	第58页
· 算法描述	第58-61页
· 结合标签、LDA主题模型、评分的协同过滤算法(UTLR-CF)	第61-62页
· 实验	第62-69页
· 实验数据与实验设置	第62页
· 实验结果与分析	第62-69页
· 本章小结	第69-70页
第5章嵌入局部相似性的矩阵分解算法	第70-76页
· 改进算法的提出	第70页
· 嵌入局部相似性的矩阵分解算法(ELS-MF)	第70-74页
· 算法思想	第70-71页
· 模型求解	第71-72页
· 算法描述	第72-74页
· 实验	第74-75页
· 实验数据与实验设置	第74页
· 实验结果与分析	第74-75页
· 本章小结	第75-76页
第6章总结与展望	第76-78页
· 工作总结	第76-77页
· 工作展望	第77-78页
参考文献	第78-85页
附录	第85-86页
致谢	第86页

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。

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