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基于模糊聚类的智能推荐系统的研究与实现

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基于模糊聚类的智能推荐系统的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
1 绪论第8-13页
  · 课题背景及意义第8-9页
  · 国内外研究现状第9-11页
  · 论文主要研究内容第11页
  · 论文组织结构第11-13页
2 智能推荐系统概述第13-26页
  · 智能推荐系统定义第13-14页
  · 智能推荐技术第14-20页
    · 基于内容的智能推荐第14-16页
    · 基于协同过滤的智能推荐第16-17页
    · 基于人口统计的智能推荐第17页
    · 基于效用的智能推荐第17-18页
    · 基于知识的智能推荐第18-19页
    · 混合智能推荐第19-20页
  · 智能推荐系统组成第20-22页
    · 输入模块第20-21页
    · 推荐方法模块第21-22页
    · 输出模块第22页
  · 推荐系统的框架结构和流程第22-26页
    · 推荐系统的组成框架第23页
    · 推荐系统的工作流程第23-26页
3 基于模糊聚类的推荐算法第26-32页
  · 模糊聚类概述第26-27页
  · 模糊聚类的过程第27-29页
    · 数据标准化第27页
    · 建立相似矩阵第27-28页
    · 模糊聚类第28-29页
  · 基于模糊聚类推荐算法的原理第29-32页
    · 基于模糊聚类推荐算法的研究现状第29页
    · 基于模糊聚类推荐的流程第29-32页
4 系统的设计与研究第32-43页
  · 确定用户和项目的属性矩阵第32-35页
    · 标称型属性变量第32-33页
    · 区间型属性变量第33页
    · 二元变量第33-35页
  · 基于属性分类的相异度计算第35-36页
    · 标称型属性的相异度第35页
    · 区间型属性的相异度第35页
    · 对称型二元变量的相异度第35-36页
    · 对象相异度计算第36页
  · 建立模糊聚类第36-41页
    · 模糊聚类算法第36-37页
    · 改进的FCM算法第37-41页
    · 建立模糊聚类第41页
  · 混合智能推荐第41-43页
5 系统实现与分析第43-50页
  · 系统模块设计第43-44页
  · 平台和开发工具第44-45页
  · 系统测试第45-48页
    · 测试数据选取第46页
    · 测试评价指标第46页
    · 测试结果第46-48页
  · 系统分析第48页
  · 系统运行结果第48-50页
结论第50-51页
参考文献第51-54页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第54-55页
致谢第55-56 页

本篇论文共56页,点击这进入下载页面
 
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