基于聚类的电子商务推荐系统研究



基于聚类的电子商务推荐系统研究

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基于聚类的电子商务推荐系统研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
第1章绪论	第12-20页
· 研究背景与意义	第12-13页
· 国内外研究现状	第13-16页
· 国外研究现状	第13-15页
· 国内研究现状	第15-16页
· 研究难点	第16-17页
· 本文研究内容	第17-18页
· 本文组织结构	第18-20页
第2章推荐系统概述	第20-32页
· 规范定义和组成结构	第20-22页
· 基于内容的推荐算法	第22-24页
· 协同过滤推荐算法	第24-31页
· 基于用户的协同过滤(UCF)	第25-28页
· 基于项目的协同过滤(ICF)	第28-29页
· 基于模型的协作推荐	第29-30页
· 协同过滤算法的优缺点	第30-31页
· 混合推荐算法	第31页
· 本章小结	第31-32页
第3章基于K-means的聚类推荐算法	第32-45页
· 聚类算法概念及原理	第32-33页
· 基于聚类的推荐算法	第33-35页
· K-means聚类算法	第35-37页
· 距离计算	第35-36页
· 算法流程	第36-37页
· 基于K-means的聚类推荐算法(UCCF)	第37-40页
· 算法设计	第37-38页
· 聚类过程	第38-39页
· 查找最近邻过程	第39-40页
· 基于PSO和K-means的混合聚类算法(PSO-Kmeans)	第40-44页
· PSO算法	第40-41页
· 粒子群的适应度函数	第41-42页
· PSO和K-means的混合聚类算法	第42-44页
· 本章小结	第44-45页
第4章基于改进PSO和K-means的混合聚类推荐算法	第45-57页
· 基于K-means的聚类推荐算法的不足	第45-47页
· 改进的混合聚类算法(Ajusted PSO-Kmeans)	第47-52页
· 改进的欧氏距离	第47-48页
· 改进的粒子速度	第48-49页
· 改进的学习因子	第49-50页
· 改进的混合聚类算法流程	第50-51页
· 算法特点分析	第51-52页
· 改进的基于混合聚类的推荐算法(A-UCCF)的设计	第52-56页
· 改进的Pearson相关系数	第52-53页
· 改进的聚类推荐算法流程	第53-55页
· 算法特点分析	第55-56页
· 本章小结	第56-57页
第5章实验设计及结果分析	第57-66页
· 实验准备	第57-59页
· 实验环境	第57页
· 实验数据集	第57-58页
· 评价指标	第58-59页
· 实验结果和分析	第59-65页
· 改进的混合聚类算法的性能验证	第59-63页
· 改进的基于混合聚类的推荐算法的准确性验证	第63-64页
· 改进的基于混合聚类的推荐算法的实时性验证	第64-65页
· 本章小结	第65-66页
第6章结论与展望	第66-68页
· 本文研究内容	第66-67页
· 前景展望	第67-68页
参考文献	第68-72页
附录	第72-73页
后记	第73页

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