基于用户网购行为的推荐算法研究



基于用户网购行为的推荐算法研究

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基于用户网购行为的推荐算法研究

论文目录
摘要	第1-4页
abstract	第4-11页
第1章绪论	第11-18页
1.1 研究背景及意义	第11-13页
1.2 国内外研究现状	第13-16页
1.2.1 研究现状	第13-15页
1.2.2 推荐系统技术难点	第15-16页
1.3 论文的主要工作	第16-17页
1.4 论文的组织架构	第17-18页
第2章推荐算法研究成果	第18-27页
2.1 推荐系统应用领域	第18-19页
2.2 推荐算法综述	第19-25页
2.2.1 协同过滤推荐算法	第19-22页
2.2.2 基于内容的推荐算法	第22-24页
2.2.3 基于关联规则的推荐算法	第24页
2.2.4 混合推荐算法	第24-25页
2.3 推荐算法评价指标	第25-26页
2.4 本章小结	第26-27页
第3章基于用户网购行为特征的推荐算法	第27-43页
3.1 问题描述	第27-28页
3.2 系统模型	第28-29页
3.3 网购特征分析	第29-33页
3.3.1 用户特征	第30-31页
3.3.2 商品特征	第31-32页
3.3.3 交互特征	第32-33页
3.4 基于用户网购行为特征的推荐算法	第33-37页
3.4.1 特征筛选和组合	第33-35页
3.4.2 决策模型	第35-37页
3.5 实验结果与分析	第37-41页
3.5.1 实验数据	第37-39页
3.5.2 实验设计	第39-40页
3.5.3 实验分析	第40-41页
3.6 本章小结	第41-43页
第4章基于用户行为相似性的冷启动推荐算法	第43-60页
4.1 问题描述	第43-45页
4.2 冷启动推荐算法模型	第45-52页
4.2.1 用户行为模型建模	第45-46页
4.2.2 商品聚类分析	第46-47页
4.2.3 群体行为相似性分析	第47-50页
4.2.4 时间域分析	第50-51页
4.2.5 基于用户行为相似性的冷启动推荐算法	第51-52页
4.3 实验结果与分析	第52-59页
4.3.1 实验数据	第52-54页
4.3.2 实验设计	第54-55页
4.3.3 实验分析	第55-59页
4.4 本章小结	第59-60页
第5章总结与展望	第60-62页
5.1 论文总结	第60-61页
5.2 未来展望	第61-62页
参考文献	第62-67页
致谢	第67-69页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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