基于协同过滤的推荐算法研究及应用



基于协同过滤的推荐算法研究及应用

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基于协同过滤的推荐算法研究及应用

论文目录
摘要	第1-4页
abstract	第4-12页
第1章绪论	第12-18页
1.1 研究背景及意义	第12-14页
1.2 研究现状	第14-16页
1.2.1 社会化过滤推荐算法	第14-15页
1.2.2 协同过滤推荐算法	第15页
1.2.3 内容过滤推荐算法	第15-16页
1.3 研究内容	第16-17页
1.4 论文组织结构	第17-18页
第2章推荐系统相关技术	第18-29页
2.1 协同过滤推荐	第18-26页
2.1.1 基于邻域的方法	第19-22页
2.1.2 基于模型的方法	第22-26页
2.2 推荐系统评估标准	第26-28页
2.3 本章小结	第28-29页
第3章基于偏好关系隐含相似度的协同过滤推荐算法	第29-46页
3.1 研究背景	第29-30页
3.2 问题形式化描述	第30-31页
3.3 推荐算法框架	第31-37页
3.3.1 基于用户属性分类	第31-33页
3.3.2 用户属性距离计算	第33-35页
3.3.3 用户组划分	第35-37页
3.4 项目-用户组偏好矩阵	第37-39页
3.5 推荐算法CF-ISP	第39-42页
3.6 实验结果及分析	第42-45页
3.6.1 数据集	第42页
3.6.2 实验设计	第42-43页
3.6.3 实验结果分析	第43-45页
3.7 本章小结	第45-46页
第4章融合标签信息的协同过滤推荐算法	第46-66页
4.1 研究背景	第46-47页
4.2 已有工作	第47-48页
4.3 问题形式化描述	第48-49页
4.4 融合标签信息的协同过滤推荐算法	第49-52页
4.4.1 推荐算法框架	第49-50页
4.4.2 算法流程	第50-52页
4.5 融合标签信息的综合相似度模型	第52-59页
4.5.1 评分相似度	第53-56页
4.5.2 标签相似度	第56-58页
4.5.3 综合相似度	第58-59页
4.6 实验设计	第59-65页
4.6.1 数据集	第59-60页
4.6.2 实验方案设计	第60-61页
4.6.3 实验结果分析	第61-65页
4.7 本章小结	第65-66页
第5章 TSRS推荐系统的设计与实现	第66-77页
5.1 系统设计	第66-71页
5.1.1 TSRS系统的架构设计	第66-69页
5.1.2 TSRS系统的数据库设计	第69-71页
5.2 系统实现	第71-76页
5.2.1 开发环境	第71-73页
5.2.2 系统效果展示	第73-76页
5.3 本章小结	第76-77页
第6章结束语	第77-79页
6.1 主要工作与创新点	第77-78页
6.2 后续研究工作	第78-79页
参考文献	第79-84页
致谢	第84-85页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果	第85页

本篇论文共85页，点击这进入下载页面。

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