基于相似度改进的Item-CF课程推荐系统
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1、绪论 | 第10-15页 |
| 1.1、研究背景与意义 | 第10页 |
| 1.2、研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3、本文的主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4、论文的结构和各章内容 | 第13-15页 |
| 2、推荐系统理论及相关核心技术 | 第15-26页 |
| 2.1、个性化推荐系统 | 第15-16页 |
| 2.2、基于内容的推荐理论 | 第16-17页 |
| 2.3、基于文本相似性的项目特征提取与相似性度量 | 第17-20页 |
| 2.3.1、文本相似度计算概述 | 第17-18页 |
| 2.3.2、文本特征提取 | 第18页 |
| 2.3.3、TF-IDF方法计算文本相似性 | 第18-20页 |
| 2.4、协同过滤推荐理论 | 第20-22页 |
| 2.4.1、基于内存的协同过滤 | 第20-22页 |
| 2.4.2、基于模型的协同过滤 | 第22页 |
| 2.5、相似性计算 | 第22-23页 |
| 2.6、推荐结果的产生与评价 | 第23-26页 |
| 3、基于不同基本相似度计算方法的Item-CF | 第26-33页 |
| 3.1、引言 | 第26页 |
| 3.2、基于用户-评分矩阵的相似性计算 | 第26-27页 |
| 3.3、Item-CF协同过滤算法 | 第27-28页 |
| 3.4、实验与分析 | 第28-32页 |
| 3.4.1、实验数据说明 | 第28-29页 |
| 3.4.2、实验方案与评价指标 | 第29-30页 |
| 3.4.3、实验结果与分析 | 第30-32页 |
| 3.5、本章小结 | 第32-33页 |
| 4、基于课程内容的相似性修正Item-CF | 第33-40页 |
| 4.1、引言 | 第33页 |
| 4.2、基于TF-IDF算法计算课程相似性的计算 | 第33-35页 |
| 4.3、基于课程相关系数的相似性修正 | 第35-36页 |
| 4.4、实验与分析 | 第36-39页 |
| 4.4.1、实验数据说明 | 第36页 |
| 4.4.2、实验方案与评价指标 | 第36-37页 |
| 4.4.3、实验结果与分析 | 第37-39页 |
| 4.5、本章小结 | 第39-40页 |
| 5、基于课程热度加权的相似性修正Item-CF | 第40-47页 |
| 5.1、引言 | 第40页 |
| 5.2、基于热度加权修正课程相似性的协同推荐 | 第40-42页 |
| 5.3、实验与分析 | 第42-45页 |
| 5.3.1、实验数据说明 | 第42页 |
| 5.3.2、实验方案与评价指标 | 第42-43页 |
| 5.3.3、实验结果与分析 | 第43-45页 |
| 5.4、本章小结 | 第45-47页 |
| 6、总结与展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
