基于项目云的个性化推荐算法研究

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章 绪论	第9-17页
·研究背景	第9-10页
·研究意义	第10-11页
·研究现状	第11-13页
·国外研究现状	第11-12页
·国内研究现状	第12-13页
·研究内容	第13-16页
·要解决的问题	第13-15页
·本文的工作	第15-16页
·论文的组织结构	第16-17页
第二章 相关理论研究基础	第17-39页
·个性化推荐系统概述	第17-24页
·个性化推荐系统概念	第17-20页
·常用的个性化推荐技术	第20-24页
·推荐系统中的聚类算法的概述	第24-32页
·常见聚类算法的比较	第25-28页
·有序变量聚类算法简介	第28-31页
·相似度计算公式	第31-32页
·云模型概述	第32-39页
·云模型概念	第32-34页
·正态云概述	第34-39页
第三章 基于项目云的个性化推荐算法	第39-53页
·数据预处理	第39-47页
·数据缺失机制假设	第39-40页
·数据分布假设	第40-42页
·改进的数据填充算法	第42-47页
·基于项目云的有序秩聚类	第47-49页
·相似度计算	第47-48页
·改进的项目云秩聚类	第48-49页
·预测和推荐	第49-53页
第四章 实证分析	第53-63页
·试验目的及评价指标	第53-55页
·试验目的	第53-54页
·评价指标	第54-55页
·实验数据	第55-57页
·实验方案及结果分析	第57-62页
·试验方案	第57页
·结果分析	第57-62页
·本章小结	第62-63页
第五章 总结与展望	第63-67页
·研究总结	第63-64页
·前景展望	第64-67页
参考文献	第67-71页
攻读硕士学位期间学术情况	第71-73页
A. 攻读硕士学位期间学术论文发表情况	第71页
B. 攻读硕士学位期间参与科研项目情况	第71-73页
致谢	第73页