基于近似矩阵分解的推荐算法研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章 绪论	第10-16页
·研究背景和意义	第10-12页
·互联网搜索的特点	第10-11页
·推荐技术的研究意义	第11-12页
·国内外研究现状	第12-14页
·研究内容	第14-15页
·论文结构安排	第15-16页
第2章 相关工作	第16-22页
·聚类算法	第16-18页
·基于层次的聚类算法	第16-17页
·基于划分式的聚类方法	第17-18页
·矩阵分解	第18-21页
·推荐算法	第21-22页
第3章 基于模糊聚类的数据预处理	第22-38页
·基于权威值的聚类中心点选取	第23-30页
·权威值的几何意义	第23-25页
·权威值计算过程	第25-30页
·基于模糊熵模型的节点划分算法	第30-35页
·基于邻居节点的隶属度定义	第30-31页
·节点划分判定规则	第31-35页
·基于模糊聚类的数据预处理	第35-37页
·本章小节	第37-38页
第4章 基于近似矩阵分解的推荐算法	第38-56页
·基于半定规划的近似矩阵分解方法	第38-49页
·矩阵分解函数性质分析	第40-41页
·矩阵分解问题性质研究	第41-44页
·基于半定规划的矩阵分解	第44-49页
·基于矩阵近似分解的推荐算法	第49-54页
·基于矩阵分解推荐问题	第49-50页
·推荐问题求解	第50-54页
·本章小结	第54-56页
第5章 实验	第56-64页
·实验环境	第56-57页
·评价标准	第57-59页
·实验结果	第59-64页
第6章 总结与展望	第64-66页
·总结	第64-65页
·展望	第65-66页
参考文献	第66-72页
致谢	第72页