改进的实值UI-RBM协同过滤推荐算法



改进的实值UI-RBM协同过滤推荐算法

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改进的实值UI-RBM协同过滤推荐算法

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章绪论	第8-15页
1.1 推荐系统的研究背景和意义	第8-9页
1.2 推荐系统研究现状	第9-12页
1.2.1 推荐系统的发展历程	第9页
1.2.2 工业应用现状	第9-10页
1.2.3 学术研究现状	第10-12页
1.3 本文研究内容	第12-13页
1.4 本文组织结构	第13-15页
第二章相关理论技术概述	第15-27页
2.1 推荐系统	第15-16页
2.2 传统推荐算法	第16-18页
2.2.1 基于内容推荐	第16-17页
2.2.2 基于知识的推荐	第17页
2.2.3 协同过滤推荐	第17页
2.2.4 关联规则推荐	第17页
2.2.5 混合推荐	第17-18页
2.3 协同过滤推荐算法	第18-22页
2.3.1 基于内存的协同过滤	第18-21页
2.3.2 基于模型的协同过滤	第21页
2.3.3 协同过滤存在的问题	第21-22页
2.4 基于受限玻尔兹曼机的协同过滤	第22-27页
第三章矩阵填充算法	第27-34页
3.1 协同过滤推荐中数据稀疏问题	第27-28页
3.2 矩阵填充算法	第28-29页
3.3 最近邻查询	第29-31页
3.4 产生推荐	第31-32页
3.5 矩阵填充	第32-33页
3.6 本章小结	第33-34页
第四章基于实值UI-RBM的协同过滤推荐算法	第34-45页
4.1 基于实值UI-RBM的协同过滤推荐算法	第34页
4.2 基于实值UI-RBM模型	第34-35页
4.3 基于实值UI-RBM模型的训练和预测	第35-38页
4.4 数据集	第38页
4.5 实验环境	第38页
4.6 评估标准	第38-39页
4.7 实验结果与分析	第39-43页
4.7.1 Movielens100K数据集结果	第40-41页
4.7.2 Movielens1M数据集结果	第41-43页
4.8 本章小结	第43-45页
第五章改进的实值UI-RBM协同过滤推荐算法	第45-59页
5.1 改进的实值UI-RBM协同过滤推荐算法的原理	第45页
5.2 改进的实值UI-RBM协同过滤推荐算法	第45-46页
5.3 实验结果与分析	第46-58页
5.3.1 Movielens100K数据集结果	第47-52页
5.3.2 Movielens1M数据集结果	第52-58页
5.4 本章小结	第58-59页
第六章总结与展望	第59-61页
6.1 总结	第59-60页
6.2 展望	第60-61页
参考文献	第61-64页
在学期间研究成果	第64-65页
致谢	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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