基于逻辑回归的推荐技术研究及应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| ·选题背景和意义 | 第12-13页 |
| ·选题的背景 | 第12-13页 |
| ·本文研究的意义 | 第13页 |
| ·国内外发展现况 | 第13-19页 |
| ·国外发展现况 | 第13-17页 |
| ·国内发展现况 | 第17-19页 |
| ·研究内容与论文结构 | 第19-20页 |
| ·创新之处 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第二章 个性化推荐系统介绍 | 第22-40页 |
| ·个性化推荐系统简介 | 第22页 |
| ·个性化推荐系统的框架 | 第22-23页 |
| ·个性化推荐系统的分类 | 第23-36页 |
| ·协同过滤系统 | 第23-30页 |
| ·基于内容的推荐系统 | 第30-33页 |
| ·基于网络的推荐系统 | 第33-34页 |
| ·混合推荐系统 | 第34页 |
| ·其他推荐系统 | 第34-36页 |
| ·个性化推荐系统的评价指标 | 第36-38页 |
| ·准确度 | 第37页 |
| ·评价和排序的相关性 | 第37-38页 |
| ·分类的准确度指标 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 基于逻辑回归的推荐技术 | 第40-67页 |
| ·逻辑回归的概念 | 第40-41页 |
| ·意图识别和场景识别概念 | 第41-42页 |
| ·基于逻辑回归的推荐系统算法 | 第42-51页 |
| ·本文算法基本思想 | 第42-43页 |
| ·算法的组成部分 | 第43-51页 |
| ·本文的评价指标 | 第51-52页 |
| ·实验 | 第52-64页 |
| ·实验环境和方案 | 第52-61页 |
| ·实验方案 | 第61页 |
| ·实验数据特征选取 | 第61-62页 |
| ·实验结果 | 第62-64页 |
| ·实验的结论 | 第64页 |
| ·本章小结 | 第64-67页 |
| 第四章 逻辑回归推荐技术在电影推荐网站中的应用 | 第67-75页 |
| ·背景介绍 | 第67页 |
| ·模块设计及运行效果 | 第67-74页 |
| ·随便看看模块 | 第68-69页 |
| ·会员信息模块 | 第69-70页 |
| ·影片信息模块 | 第70-72页 |
| ·影片排行模块 | 第72-73页 |
| ·搜索模块 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 结论和展望 | 第75-77页 |
| ·结论 | 第75-76页 |
| ·展望 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第83-84页 |
