面向移动音乐的协同过滤算法的研究与改进
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 引言 | 第8-12页 |
| 1.1 推荐系统在电子商务领域中的应用 | 第8页 |
| 1.2 国内外协同过滤算法研究现状及评述 | 第8-10页 |
| 1.3 本文的工作 | 第10页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第10-11页 |
| 1.5 本章小结 | 第11-12页 |
| 2 推荐系统理论和技术 | 第12-28页 |
| 2.1 数据挖掘技术 | 第12-14页 |
| 2.1.1 数据挖掘基础知识 | 第12-13页 |
| 2.1.2 数据挖掘技术在推荐系统中的应用 | 第13-14页 |
| 2.2 推荐系统 | 第14-20页 |
| 2.2.1 推荐系统相关知识 | 第14-16页 |
| 2.2.2 推荐系统的分类和应用 | 第16-18页 |
| 2.2.3 推荐系统的发展方向及面临的问题 | 第18-20页 |
| 2.3 协同过滤算法 | 第20-27页 |
| 2.3.1 协同过滤算法的步骤 | 第20-21页 |
| 2.3.2 协同过滤算法相似性计算方法 | 第21-23页 |
| 2.3.3 协同过滤算法评价比较指标 | 第23-24页 |
| 2.3.4 协同过滤算法的分类 | 第24-27页 |
| 2.4 协同过滤算法的应用与比较 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28页 |
| 3 移动电子商务环境下推荐系统的研究 | 第28-33页 |
| 3.1 移动电子商务概况 | 第28-31页 |
| 3.1.1 中国移动电子商务发展现状 | 第28-29页 |
| 3.1.2 移动电子商务基础知识及特点 | 第29-30页 |
| 3.1.3 中国移动音乐发展现状与趋势 | 第30-31页 |
| 3.2 移动电子商务个性化服务及推荐系统 | 第31-32页 |
| 3.2.1 移动电子商务个性化服务应用 | 第31-32页 |
| 3.2.2 移动电子商务推荐系统发展方向 | 第32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 改进协同过滤算法 | 第33-39页 |
| 4.1 算法改进思路与设计 | 第33-34页 |
| 4.2 基于用户关系模型的改进算法 | 第34-37页 |
| 4.2.1 传统协同过滤算法分析 | 第34-35页 |
| 4.2.2 关系模型建立的相关定义 | 第35-36页 |
| 4.2.3 关系模型与协同过滤算法的结合 | 第36-37页 |
| 4.3 改进协同过滤算法的实现 | 第37-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 5 实验估计与数据结果分析 | 第39-42页 |
| 5.1 实验数据和实验环境 | 第39页 |
| 5.2 实验方案与过程 | 第39-40页 |
| 5.3 实验结果与比较分析 | 第40-41页 |
| 5.3.1 实验结果的度量标准 | 第40页 |
| 5.3.2 实验结果及分析 | 第40-41页 |
| 5.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 6 结论与展望 | 第42-44页 |
| 6.1 主要结论 | 第42页 |
| 6.2 未来展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 附录 | 第48-49页 |
| 详细摘要 | 第49-65页 |
