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基于聚类的智能推荐算法研究及应用

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第13-20页
    1.1 课题研究背景及意义第13-14页
    1.2 推荐系统的国内外研究现状第14-17页
        1.2.1 国外研究现状第14-15页
        1.2.2 国内研究现状第15-16页
        1.2.3 主要面临的挑战第16-17页
    1.3 本文研究目标与内容第17-18页
    1.4 本文的组织结构第18-20页
第二章 相关技术分析及整体设计第20-33页
    2.1 推荐系统概述第20-26页
        2.1.1 基于内存的协同过滤第21-23页
        2.1.2 基于聚类的协同过滤算法第23-26页
        2.1.3 推荐算法的分析与选择第26页
    2.2 推荐算法常用的数据集第26-27页
    2.3 推荐算法评价方法第27-28页
    2.4 传统聚类算法概述第28-32页
        2.4.1 常见的聚类算法第30-31页
        2.4.2 聚类算法的分析与选择第31-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第三章 基于改进谱聚类的协同过滤算法研究第33-54页
    3.1 谱聚类算法第33-38页
        3.1.1 谱聚类的相似性度量第33-34页
        3.1.2 图的划分准则第34-35页
        3.1.3 图的矩阵表示第35-36页
        3.1.4 谱聚类的基本步骤第36-37页
        3.1.5 谱聚类的典型算法第37-38页
    3.2 基于改进谱聚类的协同过滤算法(PUM-CF)第38-48页
        3.2.1 构建用户偏好矩阵第39-40页
        3.2.2 基于物品相似度的WeightedSlopeOne预填充算法研究第40-42页
        3.2.3 基于最大距离积的改进谱聚类算法研究(MDP-SC)第42-47页
        3.2.4 完成推荐及算法总执行过程第47-48页
    3.3 本章算法测试分析第48-53页
        3.3.1 MDP-SC算法实验与分析第48-50页
        3.3.2 PUM-CF算法实验与分析第50-53页
    3.4 本章小结第53-54页
第四章 基于改进谱聚类与混合蛙跳的协同过滤算法研究第54-74页
    4.1 混合蛙跳算法概述第54-58页
        4.1.1 算法的行为描述第54-55页
        4.1.2 算法的数学模型第55-56页
        4.1.3 算法的参数设置第56-57页
        4.1.4 算法的详细流程第57-58页
    4.2 改进混合蛙跳算法研究(NVF-SFLA)第58-63页
        4.2.1 基于正态分布的变异第59页
        4.2.2 劣汰变异机制第59-60页
        4.2.3 优胜变异机制第60页
        4.2.4 改进混合蛙跳算法的流程第60-63页
    4.3 基于改进谱聚类与混合蛙跳的协同过滤算法(PUMS-CF)第63-66页
        4.3.1 基于改进混合蛙跳算法求解最近邻集第64-65页
        4.3.2 基于改进谱聚类与混合蛙跳的协同过滤算法总流程第65-66页
    4.4 本章算法测试分析第66-73页
        4.4.1 NVF-SFLA算法实验结果与分析第66-71页
        4.4.2 PUMS-CF算法实验与分析第71-73页
    4.5 本章小结第73-74页
第五章 个性化电影推荐系统的设计与实现第74-87页
    5.1 系统功能需求分析第74-75页
    5.2 个性化电影推荐系统的设计第75-80页
        5.2.1 系统整体架构设计第75-76页
        5.2.2 系统功能及业务逻辑设计第76-78页
        5.2.3 系统的数据库设计第78-80页
    5.3 个性化电影推荐系统的实现第80-86页
        5.3.1 系统数据来源第81页
        5.3.2 系统功能模块实现第81-84页
        5.3.3 推荐模块实现第84-86页
    5.4 本章小结第86-87页
第六章 总结与展望第87-89页
    6.1 总结第87-88页
    6.2 展望第88-89页
致谢第89-90页
参考文献第90-95页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第95页

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