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基于竞争关系的推荐技术研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第14-32页
    1.1 研究背景及意义第14-17页
    1.2 研究现状第17-28页
        1.2.1 推荐系统研究现状第17-27页
        1.2.2 研究现状问题分析第27-28页
    1.3 研究内容第28-30页
    1.4 章节安排第30-32页
第二章 基础知识第32-46页
    2.1 竞争模型第32-36页
        2.1.1 竞争模型的参数估计第32-34页
        2.1.2 竞争模型用于比赛结果预测第34页
        2.1.3 竞争模型用于多分类任务第34-36页
    2.2 k-近邻算法第36-38页
    2.3 基于用户的协同过滤第38-41页
        2.3.1 用户相似度的计算第39-40页
        2.3.2 近邻选择第40页
        2.3.3 计算预测评分第40-41页
    2.4 推荐性能的评测第41-45页
        2.4.1 评测评分预测准确度第41-42页
        2.4.2 评测使用预测准确度第42-43页
        2.4.3 评测项目排序准确度第43-45页
    2.5 本章小结第45-46页
第三章 基于内容竞争关系的推荐模型第46-60页
    3.1 引言第46-47页
    3.2 基于内容竞争关系的推荐模型第47-50页
        3.2.1 符号假设第47-48页
        3.2.2 模型公式第48-49页
        3.2.3 模型原理第49-50页
    3.3 模型参数估计第50-52页
        3.3.1 参数估计第50-51页
        3.3.2 算法流程第51-52页
    3.4 实验第52-59页
        3.4.1 实验数据第52页
        3.4.2 实验设计第52-53页
        3.4.3 实验结果及分析第53-59页
    3.5 本章小结第59-60页
第四章 基于二元特征的内容竞争关系推荐模型第60-72页
    4.1 引言第60页
    4.2 模型背景第60-61页
    4.3 基于二元特征的内容竞争关系推荐模型第61-65页
    4.4 实验第65-70页
        4.4.1 实验数据第65页
        4.4.2 实验设计第65-66页
        4.4.3 实验结果及分析第66-70页
    4.5 本章小结第70-72页
第五章 基于竞争关系的协同过滤推荐模型第72-82页
    5.1 引言第72页
    5.2 模型背景第72-73页
    5.3 模型描述第73-76页
        5.3.1 用户兴趣偏好值的估计第74-75页
        5.3.2 基于用户兴趣偏好值的协同过滤第75-76页
    5.4 实验第76-81页
        5.4.1 实验数据第76页
        5.4.2 实验设计第76-78页
        5.4.3 实验结果及分析第78-81页
    5.5 本章小结第81-82页
第六章 基于竞争关系的混合推荐模型第82-90页
    6.1 引言第82-83页
    6.2 模型描述第83-86页
        6.2.1 基于二元特征的内容竞争关系推荐模型第83-84页
        6.2.2 基于竞争关系的协同过滤推荐模型第84-86页
        6.2.3 权值型混合模型第86页
    6.3 实验第86-88页
        6.3.1 实验数据第86-87页
        6.3.2 实验设计第87页
        6.3.3 实验结果及分析第87-88页
    6.4 本章小结第88-90页
第七章 总结与展望第90-94页
    7.1 本文工作总结第90-91页
    7.2 下一步研究展望第91-94页
        7.2.1 建模相同评分数据第91-92页
        7.2.2 刻画更细致的项目内容结合竞争关系第92页
        7.2.3 基于竞争关系的流数据推荐第92-94页
参考文献第94-108页
附录 缩略词表第108-110页
致谢第110-112页
攻读学位期间发表的学术论文目录第112-113页

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