基于加权序列模式的新闻推荐算法研究

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基于加权序列模式的新闻推荐算法研究

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基于加权序列模式的新闻推荐算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第一章绪论	第9-15页
· 论文的研究背景及其意义	第9-10页
· 国内外研究现状	第10-12页
· 本文的主要工作	第12-13页
· 本文的组织结构	第13-15页
第二章推荐算法及序列模式挖掘研究	第15-29页
· 基于内容的推荐	第15-16页
· 协同过滤的推荐	第16-17页
· 序列模式研究	第17-23页
· 序列模式的基本概念	第17-18页
· AprioriAll算法	第18-20页
· GSP算法	第20-21页
· Prefix Span算法	第21-23页
· 加权序列模式研究	第23-28页
· 加权序列模式的基本概念	第23-24页
· WSpan算法	第24-26页
· PRWSP算法	第26-28页
· 本章小结	第28-29页
第三章加权序列模式挖掘算法的改进	第29-45页
· 改进算法的出发点	第29-31页
· 改进算法的思想	第31-35页
· 权值的设置与算法定义	第31-33页
· 算法描述	第33-35页
· 改进算法计算过程	第35-41页
· 算法实验分析	第41-44页
· 评测指标	第41-42页
· 实验结果分析	第42-44页
· 本章小结	第44-45页
第四章加权频繁序列集合的更新	第45-57页
· 频繁序列更新问题的提出	第45-46页
· 频繁序列更新的思想	第46-47页
· 更新过程的描述	第47-49页
· 频繁序列更新计算过程	第49-56页
· 本章小结	第56-57页
第五章基于加权序列模式的新闻推荐算法	第57-71页
· 新闻数据集的处理	第57-59页
· 计算用户相似度	第59-60页
· 计算候选推荐项目的概率	第60-61页
· 推荐算法描述	第61-63页
· 算法实例分析	第63-64页
· 实验结果与分析	第64-70页
· 实验数据的处理	第64页
· 评测指标的选取	第64-65页
· 实验结果分析	第65-70页
· 本章小结	第70-71页
第六章总结与展望	第71-73页
参考文献	第73-78页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第78-79页
致谢	第79-80页
答辩委员会对论文的评定意见	第80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。

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