一个改进的推荐算法研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题来源、目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 推荐系统的研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 研究内容及结构安排 | 第12-14页 |
| 2 推荐系统主流算法分析 | 第14-21页 |
| 2.1 推荐系统主流方法 | 第14-19页 |
| 2.2 基本预测模型 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 改进的推荐矩阵分解模型 | 第21-42页 |
| 3.1 背景 | 第21-22页 |
| 3.2 传统矩阵分解模型分析 | 第22-25页 |
| 3.3 引入隐式反馈的矩阵分解模型 | 第25-27页 |
| 3.4 基于分段时间效应的动态矩阵分解模型 | 第27-34页 |
| 3.5 数据归一化处理 | 第34-36页 |
| 3.6 推荐算法设计流程 | 第36-41页 |
| 3.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 实验分析 | 第42-49页 |
| 4.1 实验环境 | 第42-43页 |
| 4.2 参数对比实验 | 第43-45页 |
| 4.3 算法对比试验 | 第45-46页 |
| 4.4 数据归一化的对比 | 第46-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 改进的推荐算法应用 | 第49-58页 |
| 5.1 系统需求 | 第49页 |
| 5.2 系统架构 | 第49-54页 |
| 5.3 功能设计 | 第54-55页 |
| 5.4 系统实现 | 第55-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 全文总结 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 附录 攻读学位期间发表论文目录 | 第66页 |
