基于网络结构的推荐算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·本文的研究工作 | 第14-15页 |
| ·论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 相关概念介绍 | 第16-27页 |
| ·推荐系统 | 第16-17页 |
| ·推荐算法的评价标准 | 第17-20页 |
| ·准确度指标 | 第17-19页 |
| ·推荐列表的流行性和多样性 | 第19-20页 |
| ·图相关概念简介 | 第20-22页 |
| ·基本概念 | 第20-22页 |
| ·二分图 | 第22页 |
| ·基于网络结构的推荐算法 | 第22-26页 |
| ·基于资源分配的推荐算法 | 第22-25页 |
| ·基于热传导的推荐算法 | 第25页 |
| ·基于物质扩散的推荐算法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于二分图的推荐算法并行化 | 第27-38页 |
| ·相关技术 | 第27-30页 |
| ·Hadoop | 第27-30页 |
| ·MongoDB | 第30页 |
| ·算法并行化过程 | 第30-35页 |
| ·预处理阶段 | 第31-32页 |
| ·资源分配阶段 | 第32-33页 |
| ·推荐算法阶段 | 第33-35页 |
| ·实验 | 第35-36页 |
| ·实验数据与环境 | 第35页 |
| ·实验结果 | 第35-36页 |
| ·实验结果分析 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于用户兴趣转移的推荐算法 | 第38-45页 |
| ·问题描述 | 第38-39页 |
| ·算法设计 | 第39-41页 |
| ·实验 | 第41-43页 |
| ·实验数据 | 第41页 |
| ·实验过程与结果分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 基于加权二分图的推荐算法 | 第45-51页 |
| ·问题描述 | 第45-46页 |
| ·算法 | 第46-49页 |
| ·实验 | 第49-50页 |
| ·实验数据 | 第49页 |
| ·实验过程与结果分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 发表文章目录 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
