基于聚类专家选择的协同过滤推荐算法研究



基于聚类专家选择的协同过滤推荐算法研究

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基于聚类专家选择的协同过滤推荐算法研究

论文目录
摘要	第1-8页
Abstract	第8-10页
第1章绪论	第10-16页
· 选题背景与研究意义	第10-11页
· 个性化推荐研究内容	第11-12页
· 个性化推荐研究现状	第12-14页
· 本文的研究目标及组织架构	第14-16页
第2章协同过滤推荐算法的研究	第16-28页
· 概述协同过滤推荐算法	第16-17页
· 基于内存的协同过滤推荐算法	第17-24页
· 基于用户的协同过滤推荐算法	第17-21页
· 基于项目的协同过滤推荐算法	第21-24页
· 两种算法的比较	第24页
· 基于专家选择的协同过滤推荐算法研究现状	第24-26页
· 几个常用的评估指标	第26-27页
· 本章小结	第27-28页
第3章基于聚类专家选择的协同过滤推荐算法	第28-37页
· 问题的提出	第28页
· 问题的详述	第28-29页
· 问题的解决方案	第29-33页
· 基于项目聚类的商品领域划分	第30-32页
· 改进的相似度计算公式	第32-33页
· 算法流程	第33-35页
· 算法特点	第35页
· 本章总结	第35-37页
第4章实验及结果分析	第37-41页
· 实验硬件和软件	第37页
· 实验数据	第37页
· 实验设计	第37页
· 算法的精确性和成功率	第37-39页
· 聚类个数的选择对本文算法精度的影响	第39页
· 算法在不同评分环境下的稳定性	第39-40页
· 本章小结	第40-41页
第5章总结与展望	第41-43页
· 总结	第41页
· 展望	第41-43页
参考文献	第43-46页
致谢	第46-47页
附录A 攻读学位期间发表的学术论文目录	第47页

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