电子商务推荐系统中协同过滤技术的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·协同过滤技术国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·协同过滤技术国内研究现状 | 第10页 |
| ·研究内容与论文结构 | 第10-11页 |
| ·创新之处 | 第11页 |
| ·本章小结 | 第11-12页 |
| 第2章 电子商务个性化推荐技术 | 第12-21页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·电子商务推荐系统 | 第12-14页 |
| ·电子商务推荐系统的输入/输出 | 第14-15页 |
| ·推荐系统输入 | 第14-15页 |
| ·推荐系统输出 | 第15页 |
| ·个性化推荐技术 | 第15-20页 |
| ·协同过滤推荐 | 第16-17页 |
| ·基于内容的推荐 | 第17页 |
| ·基于关联规则的推荐 | 第17-18页 |
| ·基于效用推荐 | 第18-19页 |
| ·基于知识推荐 | 第19页 |
| ·组合推荐 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 传统协同过滤技术研究与分析 | 第21-29页 |
| ·协同过滤技术概述 | 第21-23页 |
| ·协同过滤基本算法 | 第23-26页 |
| ·相似度度量方法 | 第23-25页 |
| ·项目推荐的常用方法 | 第25-26页 |
| ·协同过滤技术面临的瓶颈 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 传统协同过滤算法的改进设计与实验 | 第29-54页 |
| ·实验数据集及实验环境 | 第29-31页 |
| ·评价指标 | 第31-32页 |
| ·覆盖率 | 第31页 |
| ·准确性 | 第31-32页 |
| ·评估矩阵构建 | 第32-40页 |
| ·现有构建评估矩阵的方法 | 第32-33页 |
| ·层次填充法构建评估矩阵 | 第33-35页 |
| ·实验分析 | 第35-40页 |
| ·处理推荐项目 | 第40-46页 |
| ·现有项目推荐公式 | 第40-41页 |
| ·一种新的推荐公式 | 第41-42页 |
| ·实验分析 | 第42-46页 |
| ·改进后的算法在进一步稀疏矩阵中的实验分析 | 第46-48页 |
| ·实验数据集 | 第47页 |
| ·实验分析 | 第47-48页 |
| ·RF/IRF_SVD算法 | 第48-52页 |
| ·算法描述 | 第49-51页 |
| ·实验分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 出版物信息服务系统推荐子系统的设计与实现 | 第54-60页 |
| ·系统结构 | 第54-55页 |
| ·数据库表结构 | 第55-56页 |
| ·推荐模型 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第66页 |
