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基于MovieLens数据集的协同过滤推荐系统研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
符号对照表第12-14页
缩略语对照表第14-18页
第一章 绪论第18-28页
    1.1 选题缘由和意义——初探推荐系统第18-19页
    1.2 推荐系统的主要应用领域第19-25页
        1.2.1 电子商务网站第20-21页
        1.2.2 电影和视频网站第21-22页
        1.2.3 个性化音乐网络电台第22-23页
        1.2.4 社交网络第23-24页
        1.2.5 个性化阅读第24-25页
    1.3 国内外研究现状第25-26页
    1.4 论文的主要工作第26页
    1.5 论文结构安排第26-28页
第二章 推荐系统评测第28-38页
    2.1 推荐系统评测第28-36页
        2.1.1 评价推荐系统好坏的三种实验方法第29-31页
        2.1.2 评测指标第31-35页
        2.1.3 评测维度第35-36页
    2.2 本章小结第36-38页
第三章 TopN推荐第38-54页
    3.1 用户行为数据简介第38-39页
    3.2 用户行为数据分析第39-40页
        3.2.1 用户活跃度和物品流行度第39-40页
    3.3 Movielens数据集第40-41页
        3.3.1 Movie Lens数据集第40-41页
    3.4 基于邻域的算法第41-53页
        3.4.1 基于用户的协同过滤算法(UserCF)第41-46页
        3.4.2 基于物品的协同过滤算法(ItemCF)第46-49页
        3.4.3 UserCF和ItemCF的综合比较第49-52页
        3.4.4 哈利波特问题第52-53页
    3.5 本章小结第53-54页
第四章 评分预测问题第54-68页
    4.1 离线实验方法第54-55页
    4.2 基于邻域的方法第55-56页
    4.3 Slope One——一种简单高效的协同过滤推荐算法第56-58页
    4.4 矩阵分解模型第58-60页
        4.4.1 奇异值分解模型第58-60页
    4.5 隐语义模型第60-65页
        4.5.1 基础算法第60-63页
        4.5.2 加入偏置项后的LFM(Bias- LFM)第63-64页
        4.5.3 LFM和基于邻域方法的比较第64-65页
        4.5.4 LFM和矩阵分解模型的关系第65页
    4.6 混合推荐机制第65-66页
    4.7 相关实验结果第66页
    4.8 本章小结第66-68页
第五章 基于Apache Mahout的电影推荐系统第68-82页
    5.1 实验环境第68页
    5.2 电影推荐系统总体设计第68-69页
    5.3 Apache Mahout简介第69-75页
        5.3.1 DataModel第71页
        5.3.2 UserSimilarity和ItemSimilarity第71-73页
        5.3.3 UserNeighborhood第73页
        5.3.4 Recommender第73-74页
        5.3.5 Preference第74-75页
    5.4 电影推荐系统实现第75-81页
        5.4.1 数据集第75页
        5.4.2 创建数据库第75-77页
        5.4.3 创建符合File DataModel格式的文件第77-78页
        5.4.4 基于用户的协同过滤(User Based)第78页
        5.4.5 电影推荐系统整体解释第78-79页
        5.4.6 电影推荐展示第79-80页
        5.4.7 不足之处第80-81页
    5.5 本章小结第81-82页
第六章 总结与展望第82-86页
    6.1 论文工作总结第82页
    6.2 工作展望第82-86页
参考文献第86-90页
致谢第90-92页
作者简介第92-93页
    1. 基本情况第92页
    2. 教育背景第92页
    3. 攻读硕士学位期间的研究成果第92-93页

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