推荐系统多样性和冷启动问题的研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 推荐系统现存的问题 | 第14-16页 |
| 1.3.1 推荐系统的多样性问题 | 第14-15页 |
| 1.3.2 推荐系统的冷启动问题 | 第15-16页 |
| 1.4 论文主要工作 | 第16-17页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 推荐系统领域相关技术介绍 | 第18-24页 |
| 2.1 推荐系统的主要算法介绍 | 第18-19页 |
| 2.2 基于用户的协同过滤推荐 | 第19-21页 |
| 2.3 基于物品的协同过滤推荐 | 第21-24页 |
| 第三章 提高推荐系统多样性的算法设计 | 第24-40页 |
| 3.1 推荐多样性的设计背景 | 第24页 |
| 3.2 推荐多样性的算法设计 | 第24-27页 |
| 3.3 推荐多样性的实验设计与实验分析 | 第27-39页 |
| 3.3.1 实验数据集与度量 | 第27-28页 |
| 3.3.2 实验对比 | 第28-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 缓解推荐系统物品冷启动的算法设计 | 第40-48页 |
| 4.1 缓解推荐系统物品冷启动的设计背景 | 第40页 |
| 4.2 缓解推荐系统物品冷启动的算法设计 | 第40-43页 |
| 4.3 实验设计与实验分析 | 第43-45页 |
| 4.3.1 实验数据集和度量 | 第43页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-48页 |
| 第五章 缓解推荐系统用户冷启动的算法设计 | 第48-56页 |
| 5.1 缓解推荐系统用户冷启动的设计背景 | 第48页 |
| 5.2 缓解推荐系统用户冷启动的算法设计 | 第48-52页 |
| 5.3 实验设计与实验分析 | 第52-54页 |
| 5.3.1 实验数据集和度量 | 第52页 |
| 5.3.2 实验分析 | 第52-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56页 |
| 6.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第63页 |
