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基于情感分析和主题模型的协同过滤推荐算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第8-15页
    1.1 研究背景与意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
    1.3 论文主要研究工作第12-13页
    1.4 论文组织结构第13-15页
2 相关概念与基础理论第15-27页
    2.1 推荐系统概述第15-17页
    2.2 文本情感分析简介第17-20页
    2.3 主题模型简介第20-24页
    2.4 协同过滤推荐算法简介第24-26页
    2.5 本章小结第26-27页
3 基于情感分析的矩阵预填充算法第27-41页
    3.1 用户情感模型的构建第28-35页
    3.2 矩阵预填充机制第35-40页
    3.3 本章小结第40-41页
4 基于主题模型的协同过滤推荐算法第41-57页
    4.1 基于SVD的评分矩阵分解优化第42-47页
    4.2 基于用户隐因子向量的隐含主题模型构建第47-49页
    4.3 主题模型与矩阵分解相结合的协同过滤推荐算法第49-56页
    4.4 本章小结第56-57页
5 实验结果与分析第57-71页
    5.1 实验设计第57-59页
    5.2 情感分析过程第59-64页
    5.3 协同过滤算法实验结果及分析第64-71页
6 总结与展望第71-73页
    6.1 总结第71-72页
    6.2 展望第72-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-78页

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