电子商务推荐系统中协同过滤算法的研究



电子商务推荐系统中协同过滤算法的研究

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电子商务推荐系统中协同过滤算法的研究

论文目录
提要	第1-5页
摘要	第5-7页
Abstract	第7-13页
第1章绪论	第13-21页
· 研究背景	第13-14页
· 电子商务推荐系统研究内容及其存在的主要问题	第14-16页
· 推荐系统研究内容	第14-15页
· 推荐系统存在的主要问题	第15-16页
· 协同过滤技术研究现状及面临的挑战	第16-18页
· 协同过滤技术研究现状	第16-17页
· 协同过滤技术面临的主要挑战	第17-18页
· 本文的主要工作	第18-19页
· 本文的组织结构	第19-21页
第2章电子商务推荐技术概述	第21-30页
· 个性化推荐技术概述	第21-24页
· 基于内容的过滤技术	第21-22页
· 协同过滤技术	第22-24页
· USER-BASED协同过滤推荐算法	第24-27页
· 表示阶段	第25页
· 用户相似性计算	第25-26页
· 最近邻的生成阶段	第26页
· 推荐策略	第26-27页
· ITEM-BASED协同过滤推荐算法	第27页
· 传统的协同过滤算法存在的问题	第27-29页
· 本章小结	第29-30页
第3章协同过滤算法相似度的改进研究	第30-36页
· 云模型概述	第30页
· 云模型的描述	第30-33页
· 云的可视化方法	第31-32页
· 云发生器(Cloud Generator)	第32-33页
· 基于云模型的K-MEANS协同过滤算法	第33-35页
· K-Means算法	第33-34页
· 利用云模型改进用户相似度计算	第34-35页
· 本章小结	第35-36页
第4章解决协同过滤算法输入稀疏性的研究	第36-45页
· 稀疏性问题及其常用的解决方案	第36-37页
· 解决稀疏性问题的算法	第37-39页
· 基于缺省值填充的最近邻算法	第37-38页
· 基于SVD预测评分的最近邻算法	第38-39页
· 数据降维	第39-41页
· 数据降维方法概述	第39页
· 主成分分析法介绍	第39-41页
· 基于PCA的协同过滤算法	第41-43页
· 标准化用户-项目评分矩阵	第41-42页
· 皮尔森相关性矩阵	第42页
· 主成分分析	第42-43页
· 递归矩阵聚类	第43页
· 形成推荐的总体步骤	第43页
· 本章小结	第43-45页
第5章实验结果及分析	第45-53页
· 实验基础	第45-46页
· 数据集	第45-46页
· 度量标准	第46页
· 实验平台	第46页
· 传统的协同过滤算法	第46-49页
· 三种标准相似度的影响	第46-47页
· 传统的Item-Based与User-Based协同过滤算法比较	第47-48页
· 传统的协调过滤算法受其他因素的影响	第48-49页
· 云模型	第49-51页
· 数据填充	第51-52页
· 本章小结	第52-53页
第6章总结与展望	第53-55页
· 本文的总结	第53页
· 下一步工作	第53-55页
参考文献	第55-59页
作者简介及在学校期间所取得的科研成果	第59-60页
致谢	第60 页

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