基于扩展邻居与语义树的个性化推荐算法研究



基于扩展邻居与语义树的个性化推荐算法研究

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基于扩展邻居与语义树的个性化推荐算法研究

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-8 页
1 绪论	第8-22 页
· 研究的背景与意义	第8-9 页
· 个性化推荐的研究现状	第9-12 页
· 国外研究现状	第9-11 页
· 国内研究现状	第11-12 页
· 相关技术介绍	第12-19 页
· 协同过滤推荐技术	第12-16 页
· 基于内容过滤的推荐技术	第16-18 页
· 传统推荐技术存在的问题	第18-19 页
· 论文基本内容与结构	第19-22 页
· 研究内容与方法	第19 页
· 论文结构安排	第19-22 页
2 基于扩展邻居的协同过滤推荐算法	第22-37 页
· 协同过滤推荐算法的稀疏性问题	第22 页
· 基于潜在邻与最近邻的协同过滤推荐算法	第22-30 页
· 算法原理	第22-23 页
· 算法步骤	第23-25 页
· 实验分析	第25-30 页
· 基于后援邻与最近邻的协同过滤推荐算法	第30-36 页
· 算法原理	第30-31 页
· 算法步骤	第31-33 页
· 实验分析	第33-36 页
· 本章小结	第36-37 页
3 基于语义树的内容过滤推荐算法	第37-46 页
· 内容过滤的信息遗失问题	第37 页
· 语义树构建	第37-41 页
· 领域语义树	第37-39 页
· 项目语义树构建	第39-40 页
· 用户语义树构建	第40-41 页
· 推荐产生	第41-43 页
· 特征词之间的语义相似性计算	第41-42 页
· 语义向量转换	第42 页
· 产生推荐	第42-43 页
· 实验结果及其分析	第43-45 页
· 实验数据	第43 页
· k-折交叉验证	第43-44 页
· 实验结果分析	第44-45 页
· 本章小结	第45-46 页
4 个性化推荐应用实例—项目评审专家推荐系统	第46-58 页
· 应用背景以及工作流程	第46-47 页
· 系统整体框架	第47-49 页
· 系统实现	第49-54 页
· 系统开发平台与数据库设计	第49-51 页
· 项目模型构建	第51-52 页
· 专家模型构建	第52-53 页
· 推荐产生	第53-54 页
· 模型修正	第54 页
· 系统部分界面	第54-57 页
· 本章小结	第57-58 页
结论	第58-59 页
参考文献	第59-65 页
攻读硕士学位期间论文发表及项目参加情况	第65-66 页
致谢	第66-68 页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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