基于协同过滤的用户兴趣发现
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 表格索引 | 第8-9页 |
| 插图索引 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-25页 |
| ·研究背景 | 第11-14页 |
| ·协同过滤的方法 | 第14-18页 |
| ·基于用户的协同过滤 | 第15-16页 |
| ·基于项目的协同过滤 | 第16-17页 |
| ·基于模型的协同过滤 | 第17页 |
| ·协同过滤的优点 | 第17页 |
| ·协同过滤的缺点 | 第17-18页 |
| ·帮助用户发现兴趣的必要性和挑战 | 第18-21页 |
| ·论文的研究内容与贡献 | 第21-22页 |
| ·论文组织结构 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-25页 |
| 第二章 国内外研究现状 | 第25-33页 |
| ·推荐系统的意义及相关工作 | 第25-28页 |
| ·协同过滤的相关工作 | 第28-30页 |
| ·推荐系统的新特性 | 第30-31页 |
| ·评测推荐系统的指标 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 类别增益Top-N 选择算法 | 第33-47页 |
| ·评测标准 | 第33页 |
| ·传统Top-N 选择算法的问题 | 第33-40页 |
| ·MovieLens 数据集 | 第35页 |
| ·问题发现与讨论 | 第35-40页 |
| ·类别增益Top-N 选择算法 | 第40-42页 |
| ·实验与讨论 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-47页 |
| 第四章 基于采样的Top-N 选择算法 | 第47-63页 |
| ·基于采样的Top-N 选择算法 | 第47-52页 |
| ·候选项目选择 | 第47-48页 |
| ·基于采样的推荐列表生成 | 第48-52页 |
| ·案例分析 | 第52-55页 |
| ·整体评估 | 第55-58页 |
| ·讨论 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-63页 |
| 第五章 基于采样的推荐系统 | 第63-67页 |
| ·基于采样的推荐系统介绍 | 第63页 |
| ·基于采样的推荐系统演示 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 附录A 参考文献 | 第69-77页 |
| 附录B 致谢 | 第77-79页 |
| 附录C 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第79-81页 |
| 附录D 攻读学位期间参与的项目 | 第81-82页 |
| 附件 | 第82-84页 |
