基于邻域的协同过滤推荐系统相似度研究
| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-16页 |
| 1.2 研究现状 | 第16-21页 |
| 1.2.1 相似度度量准确性问题 | 第17-19页 |
| 1.2.2 相似度无法度量问题 | 第19-21页 |
| 1.3 研究内容 | 第21-22页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第22-24页 |
| 第2章 相关工作 | 第24-37页 |
| 2.1 协同过滤推荐系统概述 | 第24-25页 |
| 2.2 相似度计算模型 | 第25-27页 |
| 2.3 邻域选择 | 第27-29页 |
| 2.4 产生推荐 | 第29-31页 |
| 2.5 评测方法 | 第31-32页 |
| 2.6 评价指标 | 第32-36页 |
| 2.7 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 整体性相似度 | 第37-55页 |
| 3.1 引言 | 第37-40页 |
| 3.2 基本概念和定义 | 第40-42页 |
| 3.3 整体相似度计算方法 | 第42-45页 |
| 3.3.1 JS相似度 | 第42-43页 |
| 3.3.2 JSJ相似度 | 第43-45页 |
| 3.4 实验与分析 | 第45-54页 |
| 3.4.1 实验方案 | 第45页 |
| 3.4.2 数据集 | 第45页 |
| 3.4.3 评价指标 | 第45-46页 |
| 3.4.4 邻居数量 | 第46-48页 |
| 3.4.5 实验分析 | 第48-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 传递相似度 | 第55-77页 |
| 4.1 引言 | 第55-56页 |
| 4.2 传递相似度计算方法 | 第56-60页 |
| 4.2.1 传递相似度的定义 | 第57-59页 |
| 4.2.2 传递相似度的计算 | 第59-60页 |
| 4.3 基于传递相似度的推荐算法 | 第60-61页 |
| 4.4 实验与分析 | 第61-75页 |
| 4.4.1 实验方案 | 第62页 |
| 4.4.2 数据集 | 第62页 |
| 4.4.3 评价指标 | 第62-63页 |
| 4.4.4 结果分析 | 第63-75页 |
| 4.5 本章小结 | 第75-77页 |
| 第5章 基于负相关的相似度 | 第77-98页 |
| 5.1 引言 | 第77-78页 |
| 5.2 基于负相关的相似度计算方法 | 第78-81页 |
| 5.2.1 基于负相关相似度的相关定义 | 第78-79页 |
| 5.2.2 基于负相关相似度的计算方法 | 第79-81页 |
| 5.3 基于负相关相似度的推荐算法 | 第81-82页 |
| 5.4 实验与分析 | 第82-96页 |
| 5.4.1 实验方案 | 第83页 |
| 5.4.2 数据集 | 第83页 |
| 5.4.3 评价指标 | 第83-84页 |
| 5.4.4 结果分析 | 第84-96页 |
| 5.5 本章小结 | 第96-98页 |
| 第6章 总结与展望 | 第98-100页 |
| 6.1 论文的主要贡献和创新点 | 第98页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-109页 |
| 攻读博士学位期间的科研成果 | 第109-110页 |
| 致谢 | 第110页 |
