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个性化智能推荐系统研究

摘要第8-10页
ABSTRACT第10-11页
第一章 绪论第12-17页
    1.1 研究背景与意义第12-14页
    1.2 国内外主要研究现状第14-15页
    1.3 本文的主要研究内容第15-16页
    1.4 本文的章节安排第16-17页
第二章 关键技术综述第17-23页
    2.1 引言第17页
    2.2 基于协同过滤的推荐系统第17-19页
    2.3 基于用户生成内容的推荐算法第19-20页
    2.4 基于矩阵分解的推荐系统第20-21页
    2.5 本章小结第21-23页
第三章 基于商品属性标签的用户建模与智能推荐方法第23-38页
    3.1 引言第23-25页
    3.2 基于商品属性标签的用户建模与智能推荐方法第25-30页
        3.2.1 基于商品属性标签的用户建模方法第25-28页
        3.2.2 基于IAUM的智能推荐方法第28-30页
    3.3 实验结果及分析第30-36页
        3.3.1 数据集以及数据预处理第30-32页
        3.3.2 测试指标第32-33页
        3.3.3 实验结果与分析第33-36页
    3.4 本章小结第36-38页
第四章 增强多样性的矩阵分解方法第38-59页
    4.1 引言第38-42页
        4.1.1 问题简介第38-40页
        4.1.2 已有增强多样性的推荐方法第40-42页
    4.2 增强多样性的矩阵分解方法第42-51页
        4.2.1 修正的矩阵分解方法第43-45页
        4.2.2 矩阵分解优化过程第45-48页
        4.2.3 基于RDMF与DMF的推荐系统实现第48-51页
    4.3 实验结果及分析第51-57页
        4.3.1 推荐结果测试指标第51-53页
        4.3.2 实验结果与分析第53-57页
    4.4 本章小结第57-59页
第五章 总结与工作展望第59-61页
    5.1 总结第59-60页
    5.2 未解决问题与展望第60-61页
参考文献第61-67页
致谢第67-68页
攻读硕士研究生期间研究成果第68-69页
学位论文评闻及答辩情况表第69页

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