融入生活体验的二部图推荐算法



融入生活体验的二部图推荐算法

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融入生活体验的二部图推荐算法

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
符号对照表	第10-11页
缩略语对照表	第11-14页
第一章绪论	第14-18页
1.1 推荐系统的研究意义与背景	第14-15页
1.2 推荐系统的研究现状	第15-16页
1.3 本文研究内容和结构	第16-18页
第二章推荐系统相关算法综述	第18-26页
2.1 引言	第18页
2.2 协同过滤推荐算法	第18-20页
2.2.1 基于用户的协同过滤算法	第18-19页
2.2.2 基于物品的协同过滤算法	第19-20页
2.3 基于内容的推荐方法	第20页
2.4 混合推荐方法	第20-21页
2.5 二部图推荐算法	第21-24页
2.5.1 二部图模型	第21-22页
2.5.2 资源分配二部图推荐算法	第22页
2.5.3 资源分配与热传导混合推荐算法	第22-23页
2.5.4 一致性推断二部图推荐算法	第23-24页
2.6 本章小结	第24-26页
第三章融入购物体验的二部图推荐算法	第26-36页
3.1 引言	第26页
3.2 基于购物体验的二部图推荐算法	第26-27页
3.3 实验分析	第27-33页
3.3.1 实验数据集	第27-28页
3.3.2 评价指标	第28-29页
3.3.3 实验结果分析	第29-33页
3.4 本章小结	第33-36页
第四章基于反馈作用的均等对称二部图推荐模型	第36-48页
4.1 引言	第36页
4.2 基于反馈作用的均等对称二部图推荐算法	第36-43页
4.2.1 基于NBI的反馈作用均等对称二部图推荐算法	第36-40页
4.2.2 基于Heats的反馈作用均等对称二部图推荐算法	第40-42页
4.2.3 基于HPH的反馈作用均等对称二部图推荐算法	第42-43页
4.3 实验结果分析	第43-45页
4.4 本章小结	第45-48页
第五章缓解新用户冷启动问题的染色算法	第48-62页
5.1 引言	第48页
5.2 缓解二部图冷启动问题方法示例	第48-50页
5.3 缓解新用户冷启动问题的染色算法	第50-54页
5.3.1 空间域图像去噪方法	第50-51页
5.3.2 染色算法	第51-54页
5.4 实验结果分析	第54-58页
5.5 本章小结	第58-62页
第六章总结与展望	第62-64页
6.1 本文工作总结	第62-63页
6.2 工作展望	第63-64页
参考文献	第64-68页
致谢	第68-70页
作者简介	第70-71页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。

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