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基于协同过滤的个性化推荐

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基于协同过滤的个性化推荐
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-14页
  · 研究背景第10页
  · 国内外研究现状第10-12页
  · 研究内容第12页
  · 论文结构第12-13页
  · 本章小结第13-14页
第二章 推荐系统概述第14-24页
  · 引言第14页
  · 推荐系统概念及定义第14-16页
  · 推荐算法第16-21页
    · 基于内容的推荐第16-17页
    · 基于知识的推荐第17页
    · 基于规则的推荐第17-18页
    · 协同过滤第18-21页
    · 混合推荐第21页
  · 相关技术介绍第21-23页
    · Hadoop第21-23页
  · 本章小结第23-24页
第三章 协同过滤算法改进第24-38页
  · 引言第24-25页
  · 寻找最近邻居过程改进第25-35页
    · 传统的用户相似度计算第25-26页
    · 本文的用户相似度计算第26-35页
  · 偏好估计过程改进第35页
  · 传统的推荐度计算第35-36页
  · 本文的推荐度计算第36页
  · 本章小结第36-38页
第四章 推荐系统设计与实现第38-51页
  · 引言第38页
  · 推荐系统框架第38-40页
  · 用户交互与反馈第40-43页
  · 数据收集与存储第43-45页
  · 数据处理与推荐第45-50页
  · 本章小结第50-51页
第五章 实验结果分析第51-71页
  · 引言第51页
  · 实验数据集介绍第51页
  · 评价指标第51-53页
  · 实验分析第53-70页
    · 改进的算法调优第53-59页
    · 对比实验第59-70页
  · 本章小结第70-71页
第六章 结束语第71-73页
  · 总结第71页
  · 展望第71-73页
参考文献第73-77页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第77-78页
致谢第78-79页
附件第79页

本篇论文共79页,点击这进入下载页面
 
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