基于用户兴趣变化的协同过滤推荐技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·论文研究背景 | 第8-10页 |
| ·电子商务个性化推荐系统 | 第8-9页 |
| ·电子商务个性化推荐技术 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文研究内容 | 第11-12页 |
| ·论文结构 | 第12页 |
| ·小结 | 第12-13页 |
| 2 电子商务个性化推荐系统 | 第13-21页 |
| ·电子商务 | 第13页 |
| ·电子商务推荐系统概述 | 第13-16页 |
| ·推荐系统的分类 | 第13-14页 |
| ·电子商务个性化推荐系统的总体框架 | 第14-16页 |
| ·电子商务个性化推荐系统的结构 | 第16-17页 |
| ·个性化推荐系统的研究内容 | 第17-18页 |
| ·电子商务推荐策略及评价标准 | 第18-20页 |
| ·推荐策略 | 第18-19页 |
| ·评价标准 | 第19-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 3 电子商务个性化推荐技术 | 第21-30页 |
| ·推荐技术概述 | 第21-28页 |
| ·基于内容的推荐 | 第22页 |
| ·基于规则的推荐 | 第22-23页 |
| ·基于效用的推荐 | 第23页 |
| ·基于知识的推荐 | 第23-24页 |
| ·基于用户统计信息的推荐 | 第24页 |
| ·基于用户协同过滤推荐算法 | 第24-26页 |
| ·基于项目协同过滤推荐算法 | 第26-27页 |
| ·组合推荐技术 | 第27-28页 |
| ·协同过滤在应用中的一些问题 | 第28页 |
| ·小结 | 第28-30页 |
| 4 协同过滤算法改进研究 | 第30-37页 |
| ·基于用户个人特征的聚类算法研究 | 第30-32页 |
| ·用户特征的影响及选取 | 第31页 |
| ·基于用户个人特征的聚类算法 | 第31-32页 |
| ·基于用户协同过滤算法中出现的问题 | 第32-36页 |
| ·基于用户兴趣变化的协同过滤 | 第33-35页 |
| ·冷启动问题及解决方案 | 第35-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 5 实验设计与结果分析 | 第37-43页 |
| ·实验数据及实验环境 | 第37页 |
| ·度量标准 | 第37-38页 |
| ·实验分析 | 第38-42页 |
| ·实验结论 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 6 总结与展望 | 第43-45页 |
| ·总结 | 第43页 |
| ·展望 | 第43-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
