基于奇异值及重组信任矩阵的协同过滤推荐算法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 研究内容及创新点 | 第14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 协同过滤推荐系统研究 | 第16-24页 |
| 2.1 协同过滤推荐系统综述 | 第16-17页 |
| 2.2 基于内存的方法的研究 | 第17-21页 |
| 2.2.1 基于用户的推荐过程 | 第17-19页 |
| 2.2.2 基于项目的推荐过程 | 第19-20页 |
| 2.2.3 改进策略 | 第20-21页 |
| 2.3 融入信任的协同过滤推荐的研究 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于奇异值的协同过滤推荐算法 | 第24-35页 |
| 3.1 奇异值的概念 | 第24-25页 |
| 3.2 提出改进算法的理论基础 | 第25-27页 |
| 3.3 基于奇异值的相似度算法 | 第27-33页 |
| 3.3.1 改进的PCC(IP)算法 | 第27-30页 |
| 3.3.2 改进的Jaccard(IJ)算法 | 第30-32页 |
| 3.3.3 IPIJ算法和IPAIJ算法 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 重组信任矩阵的协同过滤推荐算法 | 第35-46页 |
| 4.1 引言 | 第35-36页 |
| 4.2 信任相关知识介绍 | 第36-38页 |
| 4.2.1 信任的概念及性质 | 第36页 |
| 4.2.2 信任网络 | 第36-38页 |
| 4.3 重组信任矩阵的相似度算法 | 第38-44页 |
| 4.3.1 重组信任矩阵 | 第38-42页 |
| 4.3.2 加权的信任传播 | 第42-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第46-58页 |
| 5.1 实验环境配置 | 第46页 |
| 5.2 实验方法及评价指标 | 第46-47页 |
| 5.3 基于奇异值算法的实验 | 第47-51页 |
| 5.3.1 实验数据集 | 第47-48页 |
| 5.3.2 实验设置及结果分析 | 第48-51页 |
| 5.4 重组信任矩阵算法的实验 | 第51-57页 |
| 5.4.1 实验数据集 | 第51页 |
| 5.4.2 实验设置及结果分析 | 第51-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
