基于内容和协同过滤的混合模式推荐技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·选题背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状及存在的问题 | 第10-12页 |
| ·研究目的与意义 | 第12-13页 |
| ·研究内容与论文结构 | 第13-15页 |
| ·主要研究内容 | 第13页 |
| ·论文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 推荐系统关键技术研究综述 | 第15-33页 |
| ·相关技术 | 第15-18页 |
| ·信息检索与信息过滤 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘 | 第16-17页 |
| ·协同过滤 | 第17-18页 |
| ·内容过滤技术 | 第18-23页 |
| ·内容过滤的含义 | 第18页 |
| ·用户兴趣模型的含义 | 第18-19页 |
| ·用户兴趣模型的建立 | 第19-21页 |
| ·向量空间模型 | 第21-23页 |
| ·协同过滤技术 | 第23-31页 |
| ·协同过滤的含义 | 第23-24页 |
| ·用户数据的收集 | 第24-25页 |
| ·User-based协同过滤推荐算法 | 第25-28页 |
| ·Item-based协同过滤推荐算法 | 第28-31页 |
| ·推荐技术面临的主要挑战 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第3章 混合模式推荐算法和推荐策略 | 第33-47页 |
| ·混合模式推荐技术 | 第33-36页 |
| ·混合模式推荐的必要性 | 第33-35页 |
| ·混合模式推荐的基本思想 | 第35页 |
| ·混合模式推荐的方法 | 第35-36页 |
| ·混合模式推荐算法的工作流程与用户特征描述 | 第36-38页 |
| ·混合模式推荐算法的工作流程 | 第36-37页 |
| ·用户特征描述 | 第37-38页 |
| ·数据处理算法 | 第38-45页 |
| ·基于内容过滤推荐模块的建立 | 第38-40页 |
| ·基于用户协同过滤推荐模块的建立 | 第40-43页 |
| ·混合模式推荐模型的建立 | 第43-44页 |
| ·权重参数和阈值的设置 | 第44-45页 |
| ·推荐策略 | 第45-46页 |
| ·推荐处理流程 | 第45页 |
| ·阈值的调整 | 第45-46页 |
| ·推荐模型的修改 | 第46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第4章 实验数据分析与性能评价 | 第47-55页 |
| ·实验内容 | 第47页 |
| ·实验数据集 | 第47-48页 |
| ·评价指标 | 第48-49页 |
| ·实验方案 | 第49-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结和展望 | 第55-57页 |
| ·工作总结 | 第55-56页 |
| ·下一步工作 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果目录 | 第64页 |
