基于改进型SVD协同过滤算法的新闻推荐系统
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 发展现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 新闻客户端的发展现状 | 第9页 |
| 1.2.2 个性化推荐应用现状 | 第9-10页 |
| 1.3 个性化推荐面临的问题 | 第10-11页 |
| 1.4 论文的主要内容 | 第11-12页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 推荐系统综述 | 第13-26页 |
| 2.1 推荐系统发展历程及构成 | 第13-15页 |
| 2.1.1 推荐系统发展历程 | 第13页 |
| 2.1.2 推荐系统的构成 | 第13-15页 |
| 2.2 推荐算法分类 | 第15-18页 |
| 2.2.1 基于内容的推荐 | 第16-17页 |
| 2.2.2 协同过滤 | 第17页 |
| 2.2.3 混合推荐 | 第17-18页 |
| 2.3 协同过滤 | 第18-24页 |
| 2.3.1 协同过滤原理 | 第18-19页 |
| 2.3.2 协同过滤分类 | 第19-23页 |
| 2.3.3 协同过滤算法对比及改进方法 | 第23-24页 |
| 2.4 推荐算法评估 | 第24-26页 |
| 2.4.1 预测值评估 | 第24页 |
| 2.4.2 分类评估 | 第24-26页 |
| 第三章 基于SVD的改进算法 | 第26-47页 |
| 3.1 SVD算法 | 第26-29页 |
| 3.1.1 相关数学知识 | 第26-27页 |
| 3.1.2 SVD算法提出背景 | 第27页 |
| 3.1.3 SVD算法原理 | 第27-29页 |
| 3.2 隐语义模型 | 第29-34页 |
| 3.2.1 梯度下降法 | 第30-31页 |
| 3.2.2 隐语义模型 | 第31-33页 |
| 3.2.3 隐语义模型改进 | 第33-34页 |
| 3.3 SVD改进算法 | 第34-40页 |
| 3.3.1 SVD++ | 第34-35页 |
| 3.3.2 TrustSVD | 第35-38页 |
| 3.3.3 信任模型的改进 | 第38-40页 |
| 3.4 实验 | 第40-47页 |
| 3.4.1 实验数据集 | 第40-41页 |
| 3.4.2 实验设计 | 第41页 |
| 3.4.3 实验结果与分析 | 第41-47页 |
| 第四章 新闻推荐系统的设计及实现 | 第47-65页 |
| 4.1 系统架构及相关技术 | 第47-51页 |
| 4.1.1 系统框架 | 第47-49页 |
| 4.1.2 系统框架相关技术 | 第49-51页 |
| 4.2 系统功能设计 | 第51-56页 |
| 4.2.1 后台管理系统设计 | 第51-54页 |
| 4.2.2 客户端功能设计 | 第54-56页 |
| 4.3 数据库设计 | 第56-59页 |
| 4.4 系统实现 | 第59-65页 |
| 4.4.1 后台管理系统实现 | 第60-62页 |
| 4.4.2 新闻客户端实现 | 第62-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
