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基于协同过滤的电子商务推荐系统研究

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基于协同过滤的电子商务推荐系统研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-9 页
第1章 绪论第9-15 页
  · 课题的研究背景及意义第9-10 页
  · 国内外研究现状第10-13 页
  · 研究中存在的问题第13 页
  · 研究内容及论文结构第13-15 页
第2章 相关技术第15-20 页
  · 本体第15-17 页
  · 语义网第17-19 页
  · 本章小结第19-20 页
第3章 电子商务个性化推荐系统第20-35 页
  · 电子商务推荐系统概述第20-22 页
  · 电子商务推荐系统的框架及流程第22-25 页
  · 电子商务推荐系统的推荐方法第25-29 页
    · 基于内容的推荐方法第25-26 页
    · 协同过滤推荐方法第26-28 页
    · 混合推荐方法第28 页
    · 数据挖掘方法第28-29 页
  · 基于协同过滤的电子商务推荐系统第29-33 页
    · 协同过滤推荐系统的输入第29-30 页
    · 用户兴趣模型的表示第30 页
    · 最近邻的形成第30-33 页
    · 推荐的产生第33 页
  · 本章小结第33-35 页
第4章 协同过滤推荐系统存储模型的改进第35-41 页
  · 问题的提出第35-36 页
  · 稀疏矩阵处理技术第36-38 页
    · 基本概念第36 页
    · 稀疏矩阵的存储第36-38 页
  · 用户资源矩阵存储模型的改进第38-40 页
    · 改进的十字链表存储结构第38-40 页
    · 方案分析及结论第40 页
  · 本章小结第40-41 页
第5章 协同过滤推荐系统推荐模型的改进第41-54 页
  · 问题的提出第41-42 页
  · WordNet与语义相似度第42-45 页
    · 语义相似性定义第42-43 页
    · WordNet综述第43 页
    · 基于WordNet的语义相似度计算模型第43-45 页
  · 改进的系统推荐模型第45-49 页
    · 评分体系的定义第45-46 页
    · 用户相似性计算第46-48 页
    · 系统自适应能力的处理第48-49 页
  · 方案分析及结论第49-53 页
    · 算法分析第49 页
    · 实验分析及结论第49-53 页
  · 本章小结第53-54 页
结论第54-56 页
参考文献第56-60 页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第60-61 页
致谢第61页

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