协同过滤个性化推荐技术研究与改进

摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章 绪论	第8-14页
·课题研究的背景与意义	第8-9页
·国内外研究现状	第9-11页
·论文研究的内容	第11页
·论文的组织架构	第11-14页
第二章 协同过滤的综述	第14-27页
·推荐系统的概念	第14-16页
·不同推荐方法的研究	第16-20页
·基于内容的推荐	第16-17页
·协同过滤推荐算法	第17-20页
·混合推荐方法	第20页
·推荐性能的评估	第20-24页
·算法实验数据集	第20-21页
·推荐算法的评价指标	第21-24页
·推荐系统面临的问题	第24-25页
·数据稀疏性问题	第24-25页
·系统冷启动问题	第25页
·可扩展性问题	第25页
·本章小结	第25-27页
第三章 改进的协同过滤推荐算法	第27-39页
·传统基于用户的协同过滤算法	第27页
·改进的基于用户的协同过滤算法	第27-34页
·用户的判断力计算	第27-28页
·时间效应	第28-29页
·户用偏好度	第29页
·改进算法流程	第29-34页
·实验结果及分析	第34-38页
·实验环境	第34页
·实验数据	第34-35页
·实验分析	第35-38页
·本章小结	第38-39页
第四章 结合置信度函数的协同过滤推荐	第39-53页
·信任的概念	第39页
·信任和推荐的关系	第39-41页
·传统计算方的不足	第41-42页
·置信度函数和推导过程	第42-46页
·算法的流程描述	第46-50页
·实验验证及结果分析	第50-52页
·本章小结	第52-53页
第五章 总结与展望	第53-55页
·总结	第53页
·展望	第53-55页
参考文献	第55-60页
致谢	第60页