电子商务个性化推荐系统的研究



电子商务个性化推荐系统的研究

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电子商务个性化推荐系统的研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-15页
· 研究背景	第10-11页
· 推荐系统的研究现状	第11-12页
· 推荐系统面临的挑战	第12-13页
· 本文的主要研究工作	第13页
· 论文结构	第13-15页
第2章电子商务推荐系统综述	第15-24页
· 电子商务推荐系统的分类	第15-17页
· 电子商务推荐系统的输入/输出方式	第17-18页
· 推荐系统的输入方式	第17-18页
· 推荐系统的输出方式	第18页
· 推荐系统的界面表现形式	第18-19页
· 推荐系统的相关技术	第19-22页
· 信息检索与信息过滤	第19-20页
· 数据挖掘	第20-21页
· 协同过滤	第21-22页
· 推荐系统实例介绍	第22页
· 本章小结	第22-24页
第3章协同过滤推荐算法	第24-36页
· 协同过滤的基本原理以及分类	第24-25页
· 协同过滤的基本原理	第24页
· 协同过滤的分类	第24-25页
· 协同过滤算法	第25-30页
· 基于用户的协同过滤推荐算法(User-based)	第25-28页
· 基于项目的协同过滤推荐算法(Item-based)	第28-30页
· 协同过滤的优点以及面临的挑战	第30-31页
· 协同过滤的优点	第30页
· 协同过滤面临的挑战	第30-31页
· 协同过滤算法的改进	第31-34页
· 混合协同过滤技术	第31页
· 基于聚类的协同过滤算法	第31-33页
· 基于奇异值分解(LSI)的协同过滤算法	第33-34页
· 本章小结	第34-36页
第4章基于用户信用度的协同过滤算法	第36-53页
· 传统相似度度量方法的局限性	第36-38页
· 余弦相似性度量方法	第36-37页
· 相关相似性度量方法	第37页
· 实验验证	第37-38页
· 基于PIP的协同过滤算法	第38-42页
· PIP算法介绍	第38-40页
· 最近邻查询	第40-41页
· 推荐产生	第41-42页
· 基于用户信用度的CPIP协同过滤算法	第42-50页
· 算法改进的原因	第42页
· 改进算法的思想	第42-43页
· 算法描述	第43-44页
· 推荐过程	第44-48页
· 基于用户信用度的CPIP协同过滤的程序流程图	第48-50页
· 基于用户信用度的CPIP协同过滤推荐系统的构建	第50-51页
· 模型构建的原则	第50页
· 推荐系统模型的工作流程	第50-51页
· 本章小结	第51-53页
第5章改进算法的仿真与测试	第53-62页
· 数据集	第53页
· 实验设计	第53-55页
· 度量标准	第53-54页
· 实验数据集	第54-55页
· 实验环境	第55页
· 算法及测试的编程实现	第55-58页
· 编程实现	第55页
· 实验测试方案流程	第55-56页
· 参数确定	第56-58页
· 实验结果	第58-60页
· 验证	第60-61页
· 本章小结	第61-62页
第6章结论与展望	第62-64页
· 本文工作	第62页
· 进一步的研究工作	第62-64页
参考文献	第64-68页
致谢	第68-69页
附录	第69-71 页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。

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