推荐引擎中的稀疏性问题研究

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第1章 绪论	第9-16页
·引言	第9-11页
·信息过载与信息过滤	第9-10页
·推荐引擎与协同过滤	第10-11页
·国内外应用现状	第11-13页
·本课题的研究意义和主要工作	第13-14页
·本文的组织结构	第14-16页
第2章 推荐引擎中的相关概念及综述	第16-26页
·相关基本概念	第16页
·基于内容的过滤技术	第16-17页
·协同过滤技术	第17-20页
·协同过滤的介绍	第17-18页
·协同过滤的分类	第18-19页
·协同过滤的优势与弊端	第19-20页
·基于用户的协同过滤	第20-23页
·传统的相似度计算	第21-23页
·其它相似度计算	第23页
·基于项目的协同过滤	第23-24页
·其它推荐方法	第24-25页
·本章小结	第25-26页
第3章 协同过滤中的稀疏性问题	第26-33页
·协同过滤中的数据稀疏性	第26-27页
·现有的解决数据稀疏性方法及其存在的问题	第27-30页
·改进的算法---BAS	第30-32页
·本章小结	第32-33页
第4章 算法实现与结果分析	第33-40页
·评价指标	第33-34页
·数据集	第34-35页
·实验及分析	第35-39页
·本章小结	第39-40页
第5章 结论及展望	第40-42页
·本文内容总结	第40页
·本文创新点及深入讨论	第40-41页
·研究工作展望	第41-42页
参考文献	第42-45页
致谢	第45-46页
附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目	第46页