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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

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