基于级联过滤和增强模型集成的推荐方法研究



基于级联过滤和增强模型集成的推荐方法研究

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基于级联过滤和增强模型集成的推荐方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-12页
第一章绪论	第12-23页
1.1 研究背景和意义	第12-14页
1.2 推荐系统的研究历史和现状	第14-18页
1.3 推荐系统面临的主要问题	第18-19页
1.4 选题内容和目标	第19-20页
1.5 本文创新之处	第20-21页
1.6 本文组织结构	第21-23页
第二章推荐系统及相关技术综述	第23-35页
2.1 个性化推荐系统	第23-24页
2.2 个性化推荐算法及其分类	第24-28页
2.2.1 基于内容的推荐算法	第24-25页
2.2.2 基于协同过滤的推荐算法	第25-27页
2.2.3 混合推荐算法	第27-28页
2.3 推荐算法的评测	第28-34页
2.3.1 推荐系统实验方法	第28-31页
2.3.2 评测指标	第31-34页
2.4 本章小结	第34-35页
第三章基于级联过滤和增强模型集成的推荐方法	第35-54页
3.1 多样化特征工程	第36-45页
3.1.1 特征提取	第36-39页
3.1.2 特征分类	第39-45页
3.2 基础子模型	第45-48页
3.2.1 梯度提升回归树	第45-46页
3.2.2 随机森林	第46-47页
3.2.3 逻辑回归	第47-48页
3.3 模型集成	第48-53页
3.3.1 离线级联过滤的多模型集成	第48-51页
3.3.2 在线增强模型集成	第51-53页
3.4 本章小结	第53-54页
第四章实验及结果分析	第54-64页
4.1 实验平台和实验数据集	第54-55页
4.2 利用MapReduce框架进行数据分析和模型构建	第55-57页
4.3 结果分析与算法评价	第57-63页
4.4 本章小结	第63-64页
第五章总结与展望	第64-67页
5.1 研究总结	第64-65页
5.2 展望	第65-67页
参考文献	第67-72页
攻读学位期间发表的论文	第72-73页
攻读学位期间参加的课题	第73-75页
致谢	第75-76页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。

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