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基于用户评分时序分析的协同过滤推荐算法研究

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基于用户评分时序分析的协同过滤推荐算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-14页
  · 研究背景第9-10页
  · 推荐系统研究现状第10-12页
  · 本文的主要研究内容第12页
  · 本文的内容安排第12-14页
第2章 传统推荐算法概述第14-31页
  · 传统推荐算法概述第14-16页
  · 协同过滤推荐第16-25页
    · 协同过滤推荐的工作流程第17-18页
    · 协同过滤分类第18-25页
  · 其他的个性化推荐方法第25-28页
    · 基于内容的推荐算法第25-28页
    · 组合的推荐算法第28页
  · 推荐系统的评价标准第28-30页
    · 评价标准第29-30页
  · 本章总结第30-31页
第3章 基于相似评分行为的推荐算法改进第31-37页
  · 优化背景第31-33页
  · 基于相似评分行为的近邻查找法第33-34页
    · 算法描述第33-34页
  · 实验与分析第34-36页
    · 数据集介绍第34-35页
    · 评测标准第35页
    · 实验环境第35页
    · 实验分析第35-36页
  · 本章总结第36-37页
第4章 结合项目争议度的查找方法第37-44页
  · 优化背景第37-38页
  · 研究现状分析第38-39页
  · 结合用户争议相似度近邻查找法第39-41页
    · 争议相似度第40页
    · 结合争议相似度的相似性计算第40-41页
  · 基于争议相似度和相似用户评分行为改进的近邻查找方法第41-42页
  · 实验分析第42-44页
第5章 总结和展望第44-45页
  · 总结第44页
  · 展望第44-45页
参考文献第45-48页
作者简介及在学期间科研成果第48-49页
致谢第49页

本篇论文共49页,点击这进入下载页面
 
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