基于协同过滤的推荐算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 推荐算法相关理论 | 第15-30页 |
| 2.1 基于内容的推荐算法 | 第15-16页 |
| 2.2 协同过滤推荐算法 | 第16-25页 |
| 2.2.1 基于内存的协同过滤算法 | 第17页 |
| 2.2.2 基于用户的协同过滤算法 | 第17-20页 |
| 2.2.3 基于物品的协同过滤算法 | 第20-23页 |
| 2.2.4 基于模型的协同过滤算法 | 第23-25页 |
| 2.3 推荐效果的评价指标 | 第25-28页 |
| 2.3.1 预测准确度评价 | 第25-27页 |
| 2.3.2 覆盖率评价 | 第27-28页 |
| 2.3.3 多样性评价 | 第28页 |
| 2.4 推荐算法的局限性分析 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 改进的基于用户的协同过滤算法 | 第30-42页 |
| 3.1 基于用户的协同过滤算法存在的问题 | 第30-31页 |
| 3.2 针对问题相应的改进措施 | 第31-38页 |
| 3.2.1 基于项目相似性加权的稀疏矩阵填补 | 第31-34页 |
| 3.2.2 基于变权重的相似度计算方法 | 第34-35页 |
| 3.2.3 基于项目划分的近邻搜索 | 第35-38页 |
| 3.3 改进算法的提出 | 第38-41页 |
| 3.3.1 改进算法的基本思想 | 第38页 |
| 3.3.2 改进算法的输入输出 | 第38页 |
| 3.3.3 改进算法流程图和详细步骤 | 第38-40页 |
| 3.3.4 改进的基于用户的协同过滤算法评价 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 实验设计与分析 | 第42-56页 |
| 4.1 实验数据 | 第42-43页 |
| 4.2 实验环境 | 第43页 |
| 4.3 实验设计 | 第43-45页 |
| 4.3.1 评价方法 | 第43-44页 |
| 4.3.2 实验方案 | 第44-45页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第45-55页 |
| 4.4.1 实验一，评分矩阵填补方法的有效性 | 第45-48页 |
| 4.4.2 实验二，改进的相似度评估方法的有效性 | 第48-51页 |
| 4.4.3 实验三，对项目划分的有效性 | 第51-52页 |
| 4.4.4 实验四，改进算法的整体表现 | 第52-55页 |
| 4.5 本章小节 | 第55-56页 |
| 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附件 | 第64页 |
