基于偏好—特征的混合推荐算法



基于偏好—特征的混合推荐算法

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基于偏好—特征的混合推荐算法

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-17页
· 研究背景与意义	第9页
· 推荐系统及协同过滤的介绍	第9-12页
· 推荐系统	第9-11页
· 协同过滤	第11-12页
· 研究现状及难点	第12-15页
· 本文研究内容及章节安排	第15-17页
第2章协同过滤算法简介	第17-26页
· 基于模型的协同过滤算法	第17-21页
· 基于聚类的协同过滤算法	第18-19页
· 基于线性回归的协同过滤算法	第19页
· 基于 MDP 的协同过滤算法	第19-20页
· 潜在语义协同过滤模型	第20-21页
· 基于内存的协同过滤算法	第21-24页
· 基于用户的协同过滤算法	第21-22页
· 基于项目的协同过滤算法	第22-24页
· 算法选择	第24-25页
· 本章小结	第25-26页
第3章用户偏好-特征的混合协同过滤算法	第26-37页
· 用户的偏好获取与建模	第26-31页
· 用户偏好及项目元素的特点	第26-27页
· 用户偏好及项目元素权重分类和表示	第27-28页
· 用户偏好模型的建立	第28-30页
· 项目特征模型的建立	第30-31页
· 相似度计算方法	第31-34页
· 基于关联性的相似度	第31-32页
· 基于向量余弦值的相似度	第32-33页
· 修正的余弦相似性	第33-34页
· 预测与推荐运算	第34-36页
· TOP-N 推荐	第36页
· 本章小结	第36-37页
第4章实验验证与实验分析	第37-46页
· 实验数据集介绍	第37-39页
· 评测指标	第39-41页
· 平均绝对误差和归一化平均绝对误差	第39-40页
· 均方根误差	第40页
· ROC 敏感度	第40-41页
· 实验过程	第41-44页
· 试验分析	第44-45页
· 小章小结	第45-46页
第5章总结与展望	第46-48页
· 本文工作总结	第46-47页
· 展望	第47-48页
参考文献	第48-53页
致谢	第53页

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