综合用户特征的协同过滤推荐算法的研究



综合用户特征的协同过滤推荐算法的研究

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综合用户特征的协同过滤推荐算法的研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-15页
· 课题研究背景及意义	第8-9页
· 个性化推荐系统研究现状	第9-12页
· 推荐系统介绍	第9-10页
· 主要推荐算法介绍	第10-11页
· 协同过滤推荐算法研究现状	第11-12页
· 论文研究内容	第12页
· 论文结构	第12-15页
第二章协同过滤推荐算法综述	第15-27页
· 协同过滤推荐算法简介	第15-17页
· 协同过滤推荐算法的发展	第15-16页
· 协同过滤基本思想	第16-17页
· 协同过滤推荐算法分类	第17-20页
· 基于用户的协同过滤推荐（UBCF）	第17-19页
· 基于项目的协同过滤推荐（IBCF）	第19页
· 基于模型的协同过滤推荐（MBCF）	第19-20页
· 协同过滤推荐算法流程	第20-25页
· 用户-项目评价关系建模	第20-21页
· 相似性计算	第21-23页
· 预测偏好生成推荐	第23-25页
· 协同过滤推荐算法性能评估	第25-26页
· 数据集	第25页
· 评价指标	第25-26页
· 本章小结	第26-27页
第三章基于时间场景和用户特征的协同过滤推荐算法	第27-46页
· 上下文与时间场景	第27-28页
· 用户特征	第28-29页
· 基于时间场景和用户特征的协同过滤推荐算法	第29-39页
· 时间场景的选取和划分	第30页
· 用户特征的选取	第30-32页
· 数据建模	第32-33页
· 用户相似度	第33-34页
· 最近邻选取	第34-35页
· 产生推荐结果	第35-36页
· 算法描述	第36-39页
· 实验验证	第39-45页
· 实验环境	第39页
· 实验数据集	第39-40页
· 算法评价方法	第40-41页
· 实验方案和结果分析	第41-45页
· 实验小结	第45页
· 本章小结	第45-46页
第四章引入用户信任度的协同过滤推荐算法策略	第46-57页
· 信任的概念和描述	第46页
· 信任和推荐的关系	第46-48页
· 引入用户信任度的协同过滤推荐算法策略	第48-54页
· 用户特征和用户信任度的选取	第49-50页
· 数据建模	第50页
· 用户相似度和最近邻选取	第50-51页
· 产生推荐结果	第51页
· 算法描述	第51-54页
· 实验验证	第54-55页
· 实验环境、实验数据集和算法评价方法	第54页
· 实验方案及结果分析	第54-55页
· 实验小结	第55页
· 本章小结	第55-57页
第五章总结及展望	第57-59页
· 论文总结	第57-58页
· 展望	第58-59页
参考文献	第59-62页
附录攻读硕士学位期间申请的专利	第62-63页
致谢	第63页

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