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Top-N协同过滤推荐技术研究

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Top-N协同过滤推荐技术研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-14页
第1章 绪论第14-42页
  · 本论文研究的背景和意义第14-19页
  · 国内外研究现状及发展趋势第19-38页
    · 推荐算法第20-23页
    · 评分预测推荐算法第23-31页
    · 排序预测推荐算法第31-33页
    · 推荐效果评价第33-37页
    · 协同过滤推荐技术面临的主要挑战第37-38页
  · 论文主要研究内容和创新点第38-40页
    · 论文主要研究内容第38-39页
    · 论文创新点第39-40页
  · 论文的组织结构第40-42页
第2章 基于意见的协同过滤推荐算法第42-57页
  · 引言第42-43页
  · 流行偏置现象第43-46页
  · 推荐算法第46-52页
    · 置信度函数第46-49页
    · 基于用户的加权协同过滤推荐算法第49-50页
    · 基于共现的协同过滤推荐算法第50-51页
    · 基于意见的协同过滤推荐算法第51-52页
  · 实验与分析第52-56页
    · 实验设置第52-53页
    · 实验结果第53-56页
  · 本章小结第56-57页
第3章 基于缺失数据建模的改进型 SVD++算法第57-78页
  · 引言第57-59页
  · 缺失数据建模方法第59-63页
    · 加权法第60-61页
    · 随机抽样法第61-62页
    · 近邻抽样法第62-63页
  · 推荐算法第63-67页
    · 使用加权法改进的 SVD++算法第64-66页
    · 使用抽样法改进的 SVD++算法第66-67页
  · 实验与分析第67-76页
    · 实验设置第67-68页
    · 参数分析第68-74页
    · 实验结果第74-76页
  · 本章小结第76-78页
第4章 两步预测推荐算法第78-112页
  · 引言第78-80页
  · 两阶段用户行为模式研究第80-87页
    · 两阶段用户行为模式第80-83页
    · 数据分析第83-87页
  · 两步预测推荐算法框架第87-91页
  · 基于近邻的两步预测推荐算法第91-95页
    · 基于用户的两步预测推荐算法第91-93页
    · 基于产品的两步预测推荐算法第93-95页
  · 基于模型的两步预测推荐算法第95-99页
  · 实验与分析第99-110页
    · 实验设置第99-100页
    · 基于近邻的两步预测推荐算法实验分析第100-103页
    · 基于模型的两步预测推荐算法实验分析第103-107页
    · 两步预测推荐算法与其它推荐算法的比较第107-110页
  · 本章小结第110-112页
第5章 结论第112-114页
参考文献第114-128页
攻读博士学位期间发表论文与研究成果清单第128页
攻读博士学位期间参加的科研项目第128页
攻读博士学位期间获奖经历第128-129页
致谢第129页

本篇论文共129页,点击这进入下载页面
 
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