融合社交信息的叠加联合聚类推荐算法研究



融合社交信息的叠加联合聚类推荐算法研究

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融合社交信息的叠加联合聚类推荐算法研究

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-11页
1 引言	第11-18页
1.1 研究背景	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-16页
1.2.1 推荐系统	第13-14页
1.2.2 社交网络	第14-16页
1.3 主要研究内容	第16-17页
1.4 论文组织结构	第17-18页
2 推荐理论基础与相关工作	第18-35页
2.1 问题描述	第18-20页
2.2 理论基础	第20-25页
2.2.1 相似性度量	第20-21页
2.2.2 矩阵分解	第21-23页
2.2.3 聚类	第23-25页
2.3 相关工作	第25-34页
2.3.1 基于评分信息的推荐	第25-28页
2.3.2 社交推荐	第28-34页
2.4 本章小节	第34-35页
3 融合社交信息的叠加联合聚类推荐模型	第35-46页
3.1 社交信息建模	第36-39页
3.1.1 用户信任关系建模	第36-37页
3.1.2 用户局部和全局社交信息建模	第37-39页
3.2 用户局部块识别	第39-42页
3.2.1 基于信任关系的模糊C均值用户聚类	第39-41页
3.2.2 融合局部和全局社交信息的模糊C均值用户聚类	第41-42页
3.3 融合社交信息的叠加联合聚类推荐模型	第42-45页
3.3.1 推荐模型构建	第43-44页
3.3.2 算法流程和复杂度分析	第44-45页
3.4 本章小节	第45-46页
4 实验与分析	第46-58页
4.1 数据集及评价指标	第46-48页
4.1.1 数据集	第46-47页
4.1.2 评价指标	第47-48页
4.2 实验方案	第48-50页
4.2.1 对比方法	第48-49页
4.2.2 实验设置	第49页
4.2.3 实验环境	第49-50页
4.3 实验结果与分析	第50-57页
4.3.1 实验结果	第50-53页
4.3.2 冷启动用户	第53-54页
4.3.3 模型参数影响	第54-57页
4.4 本章小节	第57-58页
5 总结与展望	第58-61页
5.1 总结	第58-59页
5.2 展望	第59-61页
参考文献	第61-65页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果	第65-67页
学位论文数据集	第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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