基于交叉用户的跨域推荐算法研究与实现
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-22页 |
| 1.2.1 推荐系统研究进展 | 第16-19页 |
| 1.2.2 迁移学习研究进展 | 第19-20页 |
| 1.2.3 跨域推荐技术研究进展 | 第20-22页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第22页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第22-25页 |
| 第二章 跨域推荐相关技术概述 | 第25-35页 |
| 2.1 推荐系统技术概述 | 第25-28页 |
| 2.2 迁移学习技术 | 第28-31页 |
| 2.3 跨域推荐系统技术 | 第31-33页 |
| 2.3.1 基于文本内容的跨越推荐 | 第32-33页 |
| 2.3.2 基于协同过滤的跨域推荐 | 第33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于交叉用户的跨域推荐算法设计 | 第35-43页 |
| 3.1 跨域交叉推荐 | 第35-37页 |
| 3.2 用户相似度的计算 | 第37-39页 |
| 3.3 算法描述 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 系统设计 | 第43-53页 |
| 4.1 基于Cookie的跨域身份识别系统 | 第43-46页 |
| 4.1.1 网站用户身份认证 | 第43-45页 |
| 4.1.2 跨域身份认证问题 | 第45-46页 |
| 4.2 交叉用户的跨域推荐系统 | 第46-50页 |
| 4.3 章节小结 | 第50-53页 |
| 第五章 实验验证 | 第53-59页 |
| 5.1 实验设计 | 第53-55页 |
| 5.1.1 实验数据及环境 | 第53-55页 |
| 5.1.2 实验评估 | 第55页 |
| 5.2 对比算法 | 第55-56页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第56-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 研究总结 | 第59页 |
| 6.2 研究展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 作者简介 | 第67-68页 |
