基于权重的混合推荐策略研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 图目录 | 第9页 |
| 表目录 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2.1 混合推荐的发展状况 | 第10-11页 |
| 1.2.2 存在的问题 | 第11页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 相关技术基础 | 第13-20页 |
| 2.1 推荐系统 | 第13-14页 |
| 2.2 推荐技术介绍 | 第14-15页 |
| 2.2.1 基于内容的推荐 | 第14页 |
| 2.2.2 基于知识的推荐 | 第14页 |
| 2.2.3 协同过滤推荐 | 第14页 |
| 2.2.4 混合推荐 | 第14-15页 |
| 2.3 混合推荐 | 第15-17页 |
| 2.3.1 整体式混合推荐 | 第15-16页 |
| 2.3.2 并行化混合推荐 | 第16页 |
| 2.3.3 管道式混合推荐 | 第16-17页 |
| 2.4 混合推荐策略 | 第17-18页 |
| 2.4.1 常见混合推荐策略 | 第17页 |
| 2.4.2 本文策略相关方法 | 第17-18页 |
| 2.5 Mahout | 第18页 |
| 2.6 评估指标RMSE | 第18-20页 |
| 第三章 基于权重的混合推荐策略的设计 | 第20-39页 |
| 3.1 基于权重的混合推荐 | 第20-25页 |
| 3.1.1 混合推荐策略原理 | 第20-21页 |
| 3.1.2 混合推荐过程分析 | 第21-23页 |
| 3.1.3 实现框架 | 第23-25页 |
| 3.2 数据预处理 | 第25页 |
| 3.3 评分预测 | 第25-26页 |
| 3.4 权重计算 | 第26-29页 |
| 3.4.1 基本权重计算 | 第26-28页 |
| 3.4.2 优势权重计算 | 第28-29页 |
| 3.4.3 权重输出 | 第29页 |
| 3.5 加权混合 | 第29-33页 |
| 3.5.1 差值补充 | 第29页 |
| 3.5.2 选择性加权 | 第29-33页 |
| 3.5.3 混合评分输出 | 第33页 |
| 3.6 推荐结果生成 | 第33页 |
| 3.7 混合推荐策略特性分析 | 第33-39页 |
| 3.7.1 个性化与自适应 | 第34-36页 |
| 3.7.2 推荐准确性 | 第36-37页 |
| 3.7.3 策略性能 | 第37-39页 |
| 第四章 混合推荐策略的实现 | 第39-49页 |
| 4.1 策略实现 | 第39-40页 |
| 4.2 数据预处理 | 第40页 |
| 4.3 评分预测 | 第40-42页 |
| 4.4 权重计算 | 第42-45页 |
| 4.5 加权混合 | 第45-48页 |
| 4.6 推荐结果生成 | 第48-49页 |
| 第五章 实验结果分析 | 第49-55页 |
| 5.1 实验准备 | 第49-50页 |
| 5.1.1 系统环境搭建 | 第49页 |
| 5.1.2 数据准备 | 第49-50页 |
| 5.2 结果与分析 | 第50-54页 |
| 5.2.1 全数据范围比较 | 第50-52页 |
| 5.2.2 相同数据范围比较 | 第52-54页 |
| 5.3 实验总结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结及展望 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55-56页 |
| 6.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间完成的科研成果 | 第60页 |
