基于用户和资源权重的协同过滤推荐系统的研究与设计
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| ·引言 | 第10-16页 |
| ·信息过载与信息过滤 | 第10-12页 |
| ·个性化推荐系统和协同过滤 | 第12-16页 |
| ·推荐系统的国内外研究现状 | 第16-19页 |
| ·国内研究现状 | 第16-17页 |
| ·国外研究现状 | 第17-19页 |
| ·研究目标与论文结构 | 第19-21页 |
| ·本课题的研究意义 | 第19页 |
| ·本课题的主要工作 | 第19-20页 |
| ·论文结构 | 第20-21页 |
| 第2章 推荐系统相关技术概述 | 第21-34页 |
| ·基于内容的过滤技术 | 第21-23页 |
| ·协同过滤技术 | 第23-27页 |
| ·协同过滤系统的简单描述 | 第23-25页 |
| ·协同过滤技术的分类 | 第25-26页 |
| ·协同过滤技术的优缺点 | 第26-27页 |
| ·基于项目的协同过滤推荐系统 | 第27-28页 |
| ·基于模型的协同过滤推荐系统 | 第28-34页 |
| ·基于奇异值分解 | 第28-31页 |
| ·基于关联规则 | 第31-34页 |
| 第3章 基于用户和资源权重的协同过滤推荐系统 | 第34-49页 |
| ·用户特征 | 第35-38页 |
| ·用户特征描述 | 第35-37页 |
| ·用户特征选择 | 第37-38页 |
| ·资源权重 | 第38-39页 |
| ·基于用户和资源权重的算法实现 | 第39-43页 |
| ·传统的协同过滤算法 | 第39-40页 |
| ·时间函数的选取 | 第40-41页 |
| ·推荐算法 | 第41页 |
| ·算法实现 | 第41-43页 |
| ·推荐系统的设计 | 第43-46页 |
| ·系统功能描述 | 第43-44页 |
| ·系统结构设计 | 第44-45页 |
| ·相关数据表 | 第45-46页 |
| ·系统算法设计 | 第46页 |
| ·推荐系统实验 | 第46-49页 |
| ·实验内容 | 第46-47页 |
| ·实验数据 | 第47页 |
| ·实验方案 | 第47-49页 |
| 第4章 数据分析与性能评价 | 第49-61页 |
| ·实验数据集 | 第49页 |
| ·性能评价指标 | 第49-50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第5章 结论与展望 | 第61-63页 |
| ·本文主要内容总结 | 第61-62页 |
| ·本文创新点 | 第62页 |
| ·下一步工作 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68页 |
