协同过滤推荐算法的研究与应用



协同过滤推荐算法的研究与应用

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协同过滤推荐算法的研究与应用

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第1章绪论	第9-20页
· 研究背景与意义	第9-11页
· 信息爆炸带来的困扰	第9-10页
· 电子商务等信息产业的发展	第10-11页
· 推荐系统简介	第11-15页
· 主要的推荐系统	第11-14页
· 推荐系统的研究内容	第14-15页
· 国内外研究现状	第15-17页
· 协同过滤技术存在的挑战	第17-19页
· 论文的基本内容和结构	第19-20页
第2章协同过滤推荐系统简介	第20-33页
· 输入功能模块	第21-22页
· 输入数据类型	第21-22页
· 输入数据的表达方式	第22页
· 推荐功能模块	第22-29页
· 基于邻域的算法	第23-27页
· 基于模型的算法	第27-29页
· 输出模块	第29页
· 推荐系统的测试与评价	第29-32页
· 测试方法	第29-30页
· 评价指标	第30-32页
· 本章总结	第32-33页
第3章基于权值的协同过滤推荐算法	第33-41页
· 常用的相似度计算方法	第33-34页
· 相关研究	第34-36页
· 基于权值的算法	第36-38页
· 评分个性化度	第36-37页
· 用户影响度	第37页
· 相似度计算与评分预测	第37-38页
· 实验与仿真	第38-40页
· 数据集	第38-39页
· 算法性能测试	第39-40页
· 对比实验	第40页
· 本章小结	第40-41页
第4章分步预测的协同过滤推荐算法	第41-49页
· 数据稀疏性问题的产生与影响	第41-42页
· 数据稀疏性问题产生的原因	第41页
· 数据稀疏性的度量	第41页
· 数据稀疏性的影响	第41-42页
· 缓解数据稀疏性的常用方法	第42-44页
· 基于数据填充的方法	第43页
· 基于矩阵分解的方法	第43页
· 基于聚类的方法	第43-44页
· 分步预测的算法	第44-46页
· 预处理	第44页
· 分步预测	第44-46页
· 实验与仿真	第46-48页
· 数据集	第46页
· 操作步骤	第46-47页
· 评价标准与实验结果	第47-48页
· 本章小结	第48-49页
第5章总结与展望	第49-51页
· 本文总结	第49页
· 工作展望	第49-51页
致谢	第51-52页
参考文献	第52-56页
附录	第56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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