推荐系统中协同过滤算法若干问题的研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 目录 | 第11-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-29页 |
| ·立论背景 | 第15-17页 |
| ·推荐系统研究现状 | 第17-22页 |
| ·推荐系统发展简述 | 第17页 |
| ·推荐系统的主要研究内容 | 第17-19页 |
| ·推荐系统实例 | 第19-20页 |
| ·推荐系统研究面临的挑战 | 第20-22页 |
| ·本文的研究工作 | 第22-23页 |
| ·论文结构 | 第23-25页 |
| 参考文献 | 第25-29页 |
| 第二章 推荐系统及其相关技术简介 | 第29-50页 |
| ·信息检索和信息过滤 | 第29-34页 |
| ·信息检索 | 第29-31页 |
| ·信息过滤 | 第31-32页 |
| ·信息检索和信息过滤比较 | 第32-34页 |
| ·数据挖掘技术 | 第34-37页 |
| ·数据挖掘概念 | 第34-35页 |
| ·数据挖掘过程 | 第35页 |
| ·数据挖掘功能 | 第35-37页 |
| ·推荐系统及其核心算法 | 第37-46页 |
| ·基于内容的推荐算法 | 第37-39页 |
| ·协同过滤推荐算法 | 第39-41页 |
| ·基于规则的推荐算法 | 第41-42页 |
| ·组合推荐算法 | 第42-44页 |
| ·推荐系统算法比较 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 第三章 推荐系统中协同过滤算法相关技术 | 第50-68页 |
| ·协同过滤算法简单描述 | 第50-52页 |
| ·研究内容 | 第50-51页 |
| ·问题描述 | 第51页 |
| ·协同过滤算法步骤 | 第51-52页 |
| ·基于用户的协同过滤算法 | 第52-56页 |
| ·Memory-based | 第53-54页 |
| ·Model-based | 第54-55页 |
| ·特点分析 | 第55-56页 |
| ·基于项目的协同过滤算法 | 第56-59页 |
| ·Memeory-based | 第56-58页 |
| ·Model-based | 第58-59页 |
| ·特点分析 | 第59页 |
| ·混合的协同过滤算法及其他方法 | 第59页 |
| ·协同过滤算法的评估 | 第59-61页 |
| ·协同过滤算法研究所用数据 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 第四章 基于用户部分偏好相似的协同过滤算法 | 第68-84页 |
| ·引言 | 第68-69页 |
| ·相关研究 | 第69-70页 |
| ·相关背景 | 第70-71页 |
| ·问题描述 | 第70页 |
| ·User-based协同过滤算法 | 第70页 |
| ·Item-based协同过滤算法 | 第70-71页 |
| ·基于部分偏好相似的协同过滤算法 | 第71-76页 |
| ·定义 | 第71-72页 |
| ·数据预处理 | 第72页 |
| ·相似度量 | 第72-73页 |
| ·算法描述 | 第73-76页 |
| ·试验评估 | 第76-80页 |
| ·实验数据 | 第77页 |
| ·实验结果评估 | 第77页 |
| ·实验结果 | 第77-80页 |
| ·结论 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 第五章 混合模式的协同过滤推荐算法 | 第84-98页 |
| ·引言 | 第84-85页 |
| ·研究背景 | 第85-87页 |
| ·协同过滤问题定义 | 第85-86页 |
| ·基于用户的协同过滤算法 | 第86-87页 |
| ·基于项目的协同过滤算法 | 第87页 |
| ·混合模式协同过滤算法 | 第87-92页 |
| ·问题提出和定义 | 第87-88页 |
| ·相似度量 | 第88-89页 |
| ·相似权值 | 第89-90页 |
| ·概率函数 | 第90-91页 |
| ·参数确定 | 第91-92页 |
| ·实验结果 | 第92-95页 |
| ·实验数据 | 第92页 |
| ·实验结果评估 | 第92-93页 |
| ·实验结果 | 第93-95页 |
| ·结论 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-98页 |
| 第六章 基于部分偏好的最近邻选择 | 第98-109页 |
| ·引言 | 第98-99页 |
| ·研究背景 | 第99-101页 |
| ·问题定义 | 第99页 |
| ·用户相似度量 | 第99-100页 |
| ·传统的协同过滤算法 | 第100-101页 |
| ·基于偏好的最近邻选择 | 第101-103页 |
| ·问题分析 | 第101-102页 |
| ·选择正确的最近邻 | 第102-103页 |
| ·实验结果 | 第103-105页 |
| ·实验数据 | 第104页 |
| ·试验结果评估度量 | 第104页 |
| ·实验结果 | 第104-105页 |
| ·结论 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-109页 |
| 第七章 协同过滤算法的评价 | 第109-122页 |
| ·协同过滤算法评价简介 | 第109-113页 |
| ·评估协同过滤算法新度量 | 第113-116页 |
| ·协同过滤算法满足目标 | 第113-114页 |
| ·问题定义 | 第114页 |
| ·修正的平均绝对偏差的方法(JMAE) | 第114-115页 |
| ·误荐率(WRR) | 第115页 |
| ·漏荐率(LRR) | 第115-116页 |
| ·试验评估 | 第116-118页 |
| ·实验数据 | 第116-117页 |
| ·实验结果 | 第117-118页 |
| ·结论 | 第118-119页 |
| 参考文献 | 第119-122页 |
| 第八章 总结和展望 | 第122-126页 |
| ·总结 | 第122-124页 |
| ·展望 | 第124-126页 |
| 致谢 | 第126-127页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第127页 |
