基于用户兴趣变化的协同过滤推荐算法研究



基于用户兴趣变化的协同过滤推荐算法研究

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基于用户兴趣变化的协同过滤推荐算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章绪论	第9-15页
· 研究背景及意义	第9-11页
· 研究背景	第9-10页
· 研究意义	第10-11页
· 国内外研究现状	第11-13页
· 主要研究内容和结构安排	第13-15页
· 主要研究内容	第13-14页
· 组织结构	第14-15页
第2章个性化推荐系统及其算法介绍	第15-27页
· 个性化推荐系统介绍	第15-19页
· 个性化推荐系统的定义	第15页
· 个性化推荐系统的发展过程	第15-17页
· 个性化推荐系统的主要研究内容	第17-18页
· 个性化推荐系统的作用	第18-19页
· 个性化推荐技术的分类及优缺点	第19-26页
· 基于人.统计的推荐	第19-20页
· 基于内容的推荐	第20-21页
· 基于关联规则的推荐	第21页
· 基于协同过滤的推荐	第21-23页
· 基于效用的推荐	第23页
· 基于知识的推荐	第23页
· 混合推荐	第23-26页
· 本章小结	第26-27页
第3章协同过滤推荐技术及算法	第27-37页
· 基于用户的协同过滤技术	第27-32页
· 基于用户的协同过滤技术实现原理	第27-28页
· 基于用户协同过滤技术的具体实现步骤与算法	第28-32页
· 基于项目的协同过滤技术	第32-34页
· 基于项目的协同过滤技术实现原理	第32-33页
· 基于项目协同过滤技术的具体实现步骤与算法	第33-34页
· 协同过滤推荐技术面临的问题和挑战	第34-36页
· 本章小结	第36-37页
第4章基于用户兴趣变化的协同过滤推荐算法	第37-44页
· 用户兴趣变化问题	第37-39页
· 网络用户兴趣变化实例	第37-38页
· 解决用户兴趣随时间变化的思路	第38-39页
· 人类记忆遗忘规律	第39-40页
· 基于遗忘规律的协同过滤算法	第40-43页
· 线性遗忘函数	第40-41页
· 基于线性遗忘函数的协同过滤算法	第41-42页
· 非线性遗忘函数	第42页
· 基于非线性遗忘函数的协同过滤算法	第42-43页
· 两种基于遗忘函数协同过滤算法的对比	第43页
· 本章小结	第43-44页
第5章实验设计与分析	第44-51页
· 实验设计	第44-46页
· 实验数据的来源	第44-45页
· 实验数据的提取	第45页
· 实验的实施环境	第45页
· 算法的评价标准	第45-46页
· 实验内容	第46页
· 实验结果与分析	第46-50页
· 基于线性遗忘函数的改进算法与传统的推荐算法的比较	第46-48页
· 基于非线性遗忘函数的改进算法与传统的推荐算法的比较	第48-49页
· 两种改进的推荐算法的比较	第49-50页
· 实验结论	第50页
· 本章小结	第50-51页
结论	第51-52页
参考文献	第52-55页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第55-56页
致谢	第56-57页
作者简介	第57页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。

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