基于协同过滤的推荐算法研究—硕士毕业论文下载



基于协同过滤的推荐算法研究

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基于协同过滤的推荐算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-19页
· 课题研究的背景	第10-12页
· 国内外研究现状	第12-15页
· 个性化推荐系统所面临的挑战	第15-16页
· 本文主要工作	第16-17页
· 本文篇章结构	第17-19页
第2章个性化推荐系统	第19-38页
· 个性化推荐系统简介	第19-26页
· 个性化推荐系统的主要概念	第19-23页
· 个性化推荐系统的框架结构	第23-26页
· 主要的推荐算法介绍	第26-32页
· 基于关联规则的推荐算法	第26页
· 基于内容的推荐算法	第26-27页
· 协同过滤推荐算法	第27-29页
· 其它推荐算法	第29-30页
· 不同推荐算法的比较	第30-32页
· 个性化推荐算法的评价方法	第32-37页
· 用户满意程度	第32-33页
· 预测准确度	第33-34页
· 覆盖率	第34页
· 多样性	第34-35页
· 新颖性	第35页
· 实时性	第35-36页
· 信任度	第36页
· 健壮性	第36-37页
· 本章小结	第37-38页
第3章协同过滤推荐算法	第38-46页
· 协同过滤简介	第38页
· 协同过滤算法的分类	第38-40页
· 基于内存的协同过滤	第39页
· 基于模型的协同过滤	第39-40页
· 协同过滤算法流程	第40-42页
· 协同过滤算法的缺点以及常用的解决方法	第42-45页
· 本章小结	第45-46页
第4章传统的协同过滤算法及改进	第46-63页
· 基于用户的协同过滤算法	第46-52页
· 计算用户之间的相似性	第47-49页
· 选取用户的最近邻居	第49-50页
· 产生推荐	第50-52页
· 基于项目的协同过滤算法	第52-56页
· 项目相似度计算	第53-54页
· 选取项目的最近邻居	第54-55页
· 产生推荐	第55-56页
· 改进的协同过滤算法	第56-61页
· 相似性计算方法的改进	第56-58页
· 用户评分预测的改进	第58-59页
· 改进的协同过滤算法的步骤	第59-61页
· 本章小结	第61-63页
第5章改进的协同过滤算法的实验	第63-70页
· 实验数据与实验环境	第63-64页
· 实验数据	第63页
· 实验环境	第63-64页
· 实验标准	第64页
· 实验设计	第64-66页
· 实验结果与分析	第66-69页
· 本章小结	第69-70页
第6章总结与展望	第70-73页
· 总结	第70-71页
· 展望	第71-73页
参考文献	第73-77页
附录一程序主要代码	第77-91页
致谢	第91页

本篇论文共91页，点击这进入下载页面。

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