融合环境信息的协同过滤推荐算法

摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章 绪论	第10-16页
·课题背景及研究意义	第10-12页
·研究现状	第12-13页
·研究内容及结构安排	第13-16页
第2章 基础知识及相关理论	第16-26页
·推荐方法简述	第16-17页
·矩阵分解理论	第17-18页
·梯度下降法	第18-19页
·核函数聚类理论	第19-23页
·相似度度量方法	第23-25页
·本章小结	第25-26页
第3章 融合时间信息的协同过滤推荐算法	第26-32页
·时间权重的计算	第27-28页
·融合时间权重的协同过滤推荐算法	第28页
·梯度下降法求目标函数的最优值	第28-30页
·算法思想	第29页
·算法描述	第29-30页
·本章小结	第30-32页
第4章 基于核函数聚类的环境感知推荐算法	第32-44页
·基础定义	第33-34页
·环境感知推荐模型及算法	第34-42页
·用户评分环境聚类算法	第35-36页
·环境匹配以及评分映射算法	第36-41页
·环境感知推荐算法	第41-42页
·本章小结	第42-44页
第5章 实验验证与分析	第44-54页
·实验准备工作	第44-45页
·实验数据来源	第44-45页
·实验环境	第45页
·实验评价标准	第45-46页
·融合时间信息的协同过滤推荐算法验证	第46-49页
·基于环境感知的协同过滤推荐算法验证	第49-52页
·本章小结	第52-54页
结论	第54-56页
参考文献	第56-60页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第60-61页
致谢	第61-62页
作者简介	第62页