面向移动用户的推荐系统关键技术研究
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面向移动用户的推荐系统关键技术研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-9页
第1章 绪论
第9-17页
· 课题来源及研究目的与意义
第9-13页
· 电子商务中的多类物体推荐
第10-11页
· 多地点序列的推荐
第11-13页
· 国内外研究现状
第13-15页
· 移动环境下的个性化推荐系统的国内外现状
第13-15页
· 移动环境下的多对象推荐的困难
第15页
· 本文研究内容
第15-16页
· 本文的组织结构
第16-17页
第2章 受限制的 K 类商品推荐
第17-32页
· 组合最优化的二次规划
第17-18页
· K 类商品推荐问题定义及形式化解法
第18-22页
· 相关符号与定义
第19页
· K 类商品推荐问题的形式化定义
第19-20页
· K 类商品推荐问题的线性规划解法
第20-22页
· K 类商品推荐问题的近似解法
第22-28页
· ACR 近似算法的思想
第22-24页
· ACR 算法描述与分析
第24-28页
· 实验结果及分析
第28-31页
· 实验配置以及测试数据
第28-29页
· 实验结果及分析
第29-31页
· 本章小结
第31-32页
第3章 静态环境下的多地点序列的推荐
第32-47页
· 相关理论
第32-34页
· skyline 查询
第32-33页
· k 个 skyline 查询处理问题
第33-34页
· 基础知识
第34-36页
· 多地点序列推荐算法
第36-43页
· 近似 skyline 候选 K 项服务地点序列的生成
第36-41页
· k 个 skyline 代表点
第41-43页
· 时间复杂度分析
第43页
· 实验结果及分析
第43-46页
· 实验配置及实验数据
第43-44页
· 实验结果及分析
第44-46页
· 本章小结
第46-47页
第4章 动态环境下的多地点序列推荐
第47-61页
· 相关理论及基础知识
第47-49页
· 偏序集合
第47-48页
· 序列概率变化的性质
第48-49页
· 增量式多地点序列推荐算法思想
第49-56页
· 索引的建立
第50-54页
· 增量式 skyline 算法
第54页
· 增量式 k skyline 代表算法
第54-55页
· 索引的离线更新
第55-56页
· 算法伪代码
第56-58页
· 时间复杂度和空间复杂度分析
第58-59页
· 时间复杂度分析
第58-59页
· 空间复杂度分析
第59页
· 实验结果及分析
第59-60页
· 实验配置及实验数据来源
第59页
· 实验结果及分析
第59-60页
· 本章小结
第60-61页
结论
第61-62页
参考文献
第62-66页
攻读硕士学位期间发表的论文
第66-68页
致谢
第68 页
本篇论文共
68
页,
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