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基于聚类专家选择的协同过滤推荐算法研究

摘要第1-8页
Abstract第8-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·选题背景与研究意义第10-11页
   ·个性化推荐研究内容第11-12页
   ·个性化推荐研究现状第12-14页
   ·本文的研究目标及组织架构第14-16页
第2章 协同过滤推荐算法的研究第16-28页
   ·概述协同过滤推荐算法第16-17页
   ·基于内存的协同过滤推荐算法第17-24页
     ·基于用户的协同过滤推荐算法第17-21页
     ·基于项目的协同过滤推荐算法第21-24页
     ·两种算法的比较第24页
   ·基于专家选择的协同过滤推荐算法研究现状第24-26页
   ·几个常用的评估指标第26-27页
   ·本章小结第27-28页
第3章 基于聚类专家选择的协同过滤推荐算法第28-37页
   ·问题的提出第28页
   ·问题的详述第28-29页
   ·问题的解决方案第29-33页
     ·基于项目聚类的商品领域划分第30-32页
     ·改进的相似度计算公式第32-33页
   ·算法流程第33-35页
   ·算法特点第35页
   ·本章总结第35-37页
第4章 实验及结果分析第37-41页
   ·实验硬件和软件第37页
   ·实验数据第37页
   ·实验设计第37页
   ·算法的精确性和成功率第37-39页
   ·聚类个数的选择对本文算法精度的影响第39页
   ·算法在不同评分环境下的稳定性第39-40页
   ·本章小结第40-41页
第5章 总结与展望第41-43页
   ·总结第41页
   ·展望第41-43页
参考文献第43-46页
致谢第46-47页
附录A 攻读学位期间发表的学术论文目录第47页

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