协同过滤推荐算法及其改进研究



协同过滤推荐算法及其改进研究

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协同过滤推荐算法及其改进研究

论文目录
中文摘要	第1-4 页
英文摘要	第4-8 页
1 绪论	第8-15 页
· 研究背景	第8-10 页
· 研究意义	第10-11 页
· 研究现状	第11-13 页
· 主要研究内容	第13 页
· 论文组织结构	第13-14 页
· 本章小结	第14-15 页
2 推荐系统及相关技术	第15-23 页
· 推荐系统概述	第15 页
· 推荐系统结构	第15-17 页
· 推荐技术	第17-20 页
· 基于规则的推荐	第17-19 页
· 基于内容的推荐	第19 页
· 基于协同过滤的推荐	第19-20 页
· 推荐技术比较	第20-22 页
· 本章小结	第22-23 页
3 协同过滤推荐算法	第23-33 页
· 协同过滤原理	第23 页
· 协同过滤算法分类	第23-24 页
· 基于模型的协同过滤算法	第24-25 页
· 聚类技术	第24 页
· 关联规则	第24-25 页
· 基于内存的协同过滤算法	第25-30 页
· 基于用户的协同过滤算法	第25-27 页
· 基于项目的协同过滤算法	第27-30 页
· 协同过滤算法分析	第30-31 页
· 协同过滤算法相关改进	第31-32 页
· 本章小结	第32-33 页
4 基于用户特征和兴趣变化的协同过滤算法	第33-44 页
· 问题提出	第33 页
· 时间效应	第33-36 页
· 时间窗技术	第34 页
· 遗忘函数技术	第34-35 页
· 改进非线性遗忘函数	第35-36 页
· 用户偏好度	第36-39 页
· 项目属性相似性	第36-38 页
· 项目相似度	第38 页
· 用户偏好度计算	第38-39 页
· 用户特征向量	第39-41 页
· 用户特征选择	第39-40 页
· 用户特征向量相似度计算	第40-41 页
· 算法流程	第41-43 页
· 本章小结	第43-44 页
5 实验	第44-52 页
· 实验目的	第44 页
· 实验数据与环境	第44-45 页
· 实验数据选取	第44 页
· 实验环境	第44-45 页
· 实验度量标准	第45 页
· 实验方案	第45-46 页
· 实验结果及分析	第46-51 页
· 本章小结	第51-52 页
6 总结与展望	第52-54 页
· 总结	第52-53 页
· 创新点	第53 页
· 下一步工作展望	第53-54 页
致谢	第54-55 页
参考文献	第55-59 页
附录作者在攻读学位期间发表的论文目录	第59页

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