协同过滤推荐系统中的冷启动问题研究
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协同过滤推荐系统中的冷启动问题研究
论文目录
摘要
第1-9页
ABSTRACT
第9-11页
第一章 绪论
第11-19页
· 研究的背景和意义
第11-13页
· 推荐系统的研究现状
第13-16页
· 推荐系统发展概述
第13-14页
· 推荐系统算法概述
第14-15页
· 协同过滤推荐系统面临的挑战
第15-16页
· 本文的研究内容
第16-17页
· 文章结构安排
第17-19页
第二章 协同过滤推荐技术及冷启动问题
第19-31页
· 协同过滤推荐技术
第19-25页
· 协同过滤推荐技术概述
第19页
· 协同过滤算法基本原理
第19-21页
· 协同过滤算法分类
第21-24页
· 协同过滤推荐算法存在的主要问题
第24-25页
· 冷启动问题
第25-30页
· 新用户问题
第25-26页
· 新项目问题
第26页
· 冷启动问题解决现状
第26-30页
· 本章小结
第30-31页
第三章 解决冷启动问题的算法框架
第31-36页
· 聚类
第32页
· 分类
第32-35页
· 分类模型建立
第33-34页
· 对新数据对象分类
第34-35页
· 推荐产生
第35-36页
第四章 算法框架在解决新用户问题上的应用
第36-51页
· 对现有用户聚类
第36-37页
· 构建决策树
第37-41页
· 决策树形成原理
第37-40页
· 用户决策树建立
第40-41页
· 对新用户分类
第41-42页
· 产生推荐
第42-43页
· 实验及分析
第43-50页
· 实验数据集及预处理
第43-44页
· 算法评价标准
第44页
· 实验结果及讨论
第44-50页
· 本章小结
第50-51页
第五章 算法框架在解决新项目问题上的应用
第51-61页
· CPCT 算法实施
第51-56页
· 对已存在项目进行聚类
第51-52页
· 建立项目决策树
第52-54页
· 对新项目进行分类
第54-55页
· 产生推荐
第55-56页
· 实验及分析
第56-60页
· 数据集选择及预处理
第56页
· 实验结果及讨论
第56-60页
· 本章小结
第60-61页
第六章 结束语
第61-63页
· 总结
第61-62页
· 展望
第62-63页
致谢
第63-64页
参考文献
第64-69页
作者在学期间取得的学术成果
第69 页
本篇论文共
69
页,
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。
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