个性化推荐技术的多样性研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·论文的背景与意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 个性化推荐相关技术及推荐的评价指标 | 第14-35页 |
| ·个性化推荐系统的框架 | 第14-16页 |
| ·推荐算法综述 | 第16-30页 |
| ·基于邻居的协同过滤算法 | 第17-26页 |
| ·基于矩阵分解技术的推荐算法 | 第26-30页 |
| ·推荐结果的评价指标 | 第30-34页 |
| ·推荐的准确度 | 第30-32页 |
| ·推荐的多样性 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 可提高推荐多样性的技术 | 第35-40页 |
| ·多样性技术简介 | 第35-36页 |
| ·基于启发式排名技术的重排名方法 | 第36-39页 |
| ·重排名模型 | 第36-37页 |
| ·启发式排名方法 | 第37-38页 |
| ·对重排名算法的分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 改进的重排名算法 | 第40-44页 |
| ·用户的评分偏好 | 第40-41页 |
| ·加入用户评分偏好信息的重排名算法 | 第41页 |
| ·实验 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 基于推荐期望的top-N推荐算法 | 第44-53页 |
| ·算法的主要思想 | 第44-45页 |
| ·物品的推荐期望模型 | 第45页 |
| ·用户选择策略 | 第45-47页 |
| ·随机选择策略 | 第45-46页 |
| ·最大多样性选择策略 | 第46页 |
| ·近似最大多样性选择策略 | 第46-47页 |
| ·算法的主要步骤 | 第47页 |
| ·实验 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·本文总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录 | 第61-62页 |
| Appendix | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文目录 | 第63页 |
