考虑时间间隔和价格因素的跨种类推荐算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-17页 |
| 第2章 相关理论和技术综述 | 第17-29页 |
| 2.1 协同过滤推荐算法 | 第17-22页 |
| 2.1.1 基于记忆的协同过滤推荐算法 | 第17-21页 |
| 2.1.2 基于模型的协同过滤推荐算法 | 第21-22页 |
| 2.2 序列模式挖掘技术 | 第22-23页 |
| 2.2.1 序列模式挖掘相关概念 | 第22-23页 |
| 2.2.2 Apriori算法 | 第23页 |
| 2.3 跨种类推荐和时间间隔 | 第23-25页 |
| 2.3.1 跨种类推荐 | 第24-25页 |
| 2.3.2 考虑时间间隔的推荐系统研究 | 第25页 |
| 2.4 模糊集理论 | 第25-26页 |
| 2.5 价格偏好 | 第26-28页 |
| 2.5.1 考虑价格因素的推荐系统 | 第26-27页 |
| 2.5.2 用户价格偏好 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 考虑时间间隔和产品价格的跨种类推荐算法 | 第29-41页 |
| 3.1 算法模型综述 | 第29-30页 |
| 3.2 种类搜寻 | 第30-38页 |
| 3.2.1 挖掘种类序列模式 | 第30-31页 |
| 3.2.2 搜寻用户最大偏好产品种类 | 第31-35页 |
| 3.2.3 建立用户跨种类购买时间间隔模型 | 第35-36页 |
| 3.2.4 建立用户价格偏好模型 | 第36-38页 |
| 3.3 产品搜寻 | 第38-40页 |
| 3.3.1 计算时间间隔匹配度 | 第38-39页 |
| 3.3.2 计算价格匹配度 | 第39页 |
| 3.3.3 计算整体偏好 | 第39-40页 |
| 3.3.4 产生推荐列表 | 第40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 实验与评价 | 第41-49页 |
| 4.1 实验数据 | 第41-42页 |
| 4.2 评价指标 | 第42页 |
| 4.3 最小支持度实验 | 第42-43页 |
| 4.4 时间间隔和产品价格因素分析实验 | 第43-45页 |
| 4.5 结合时间间隔和产品价格的改进协同过滤实验 | 第45-46页 |
| 4.6 对比实验 | 第46-47页 |
| 4.7 项目特性分析实验 | 第47-48页 |
| 4.8 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-52页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第49-50页 |
| 5.2 研究展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
