基于协同过滤的个性化推荐系统在邮箱平台的研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要创新点 | 第12-13页 |
| 1.4 论文内容安排 | 第13-15页 |
| 第2章 推荐系统研究 | 第15-31页 |
| 2.1 概述 | 第15页 |
| 2.2 基于内容的推荐算法 | 第15-19页 |
| 2.2.1 算法概述 | 第15-16页 |
| 2.2.2 推荐过程 | 第16-18页 |
| 2.2.3 算法的优缺点 | 第18-19页 |
| 2.3 协同过滤算法 | 第19-25页 |
| 2.3.1 协同过滤算法流程 | 第19-21页 |
| 2.3.2 基于用户的协同过滤算法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 基于项目的协同过滤算法 | 第22-23页 |
| 2.3.4 改进后的基于项目分类的协同过滤算法 | 第23-24页 |
| 2.3.5 协同过滤算法比较 | 第24-25页 |
| 2.4 混合的推荐机制 | 第25-26页 |
| 2.5 相似度的计算 | 第26-27页 |
| 2.6 评价指标 | 第27-29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于邮箱的协同过滤的个性化推荐 | 第31-43页 |
| 3.1 邮箱平台综述 | 第31-32页 |
| 3.1.1 邮箱平台特点 | 第31-32页 |
| 3.1.2 针对邮箱的推荐系统 | 第32页 |
| 3.2 对用户信息和物品信息的数据提取 | 第32-36页 |
| 3.2.1 对用户信息的数据提取 | 第33页 |
| 3.2.2 物品信息的数据提取 | 第33-36页 |
| 3.3 邮箱平台基于内容的推荐 | 第36-37页 |
| 3.4 邮箱平台的协同过滤算法 | 第37-40页 |
| 3.4.1 基于信任的用户相似度算法 | 第37-39页 |
| 3.4.2 基于物品分类的协同过滤算法 | 第39-40页 |
| 3.5 反馈机制 | 第40-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 算法的验证与实验结果分析 | 第43-53页 |
| 4.1 实验数据集 | 第43页 |
| 4.2 评价标准 | 第43-44页 |
| 4.3 实验验证 | 第44-49页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第44-45页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第45-49页 |
| 4.4 图书推荐系统设计 | 第49-52页 |
| 4.4.1 系统设计 | 第49-50页 |
| 4.4.2 效果验证 | 第50-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 工作总结 | 第53页 |
| 5.2 工作展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第58页 |
