基于协同过滤的推荐技术研究—硕士毕业论文下载



基于协同过滤的推荐技术研究

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基于协同过滤的推荐技术研究

论文目录
摘要	第1-8页
Abstract	第8-10页
插图索引	第10-11页
附表索引	第11-12页
第1章绪论	第12-17页
· 课题的研究背景与意义	第12-13页
· 国内外研究现状	第13-15页
· 国外现状	第13-14页
· 国内现状	第14-15页
· 本文研究内容	第15页
· 论文的结构安排	第15-17页
第2章电子商务推荐系统及相关技术概述	第17-35页
· 推荐系统简介	第17-19页
· 推荐系统定义	第17-18页
· 推荐系统主要研究内容	第18-19页
· 推荐技术	第19-23页
· 基于关联规则的推荐技术	第19-21页
· 基于内容的推荐	第21-23页
· 协同过滤推荐算法	第23-33页
· 协同过滤理论基础	第24页
· 协同过滤推荐算法实现过程	第24-25页
· 协同过滤推荐算法分类	第25-33页
· 推荐系统面临的问题与挑战	第33-34页
· 本章小结	第34-35页
第3章基于加权项目相似性的模糊聚类推荐算法	第35-52页
· 问题的提出	第35页
· 相关技术分析	第35-42页
· 模糊聚类技术	第35-42页
· 用户背景信息	第42页
· 基于加权项目相似性的模糊聚类推荐算法	第42-48页
· 基于用户背景信息的模糊聚类	第43-44页
· 加权的项目相似性计算	第44-45页
· 基于项目的推荐	第45-48页
· 实验结果及分析	第48-51页
· 实验数据集	第48页
· 推荐质量评价标准	第48页
· 实验结果分析	第48-51页
· 本章小结	第51-52页
第4章融入共同评分影响因子的协同过滤推荐算法	第52-63页
· 奇异值分解技术	第52-54页
· 融入共同评分影响因子的协同过滤推荐算法	第54-58页
· 共同评分影响因子	第54页
· 改进的用户相似度计算方法	第54-55页
· 最近邻选取和评分预测	第55-58页
· 实验结果与分析	第58-62页
· 实验方案	第58页
· 实验过程与结果分析	第58-62页
· 本章小结	第62-63页
总结与展望	第63-65页
参考文献	第65-69页
致谢	第69-70页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录	第70 页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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