移动支付平台精准推荐算法设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 项目背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 推荐应用在国内外发展概况 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国外发展情况 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内发展情况 | 第14-16页 |
| 1.3 本文工作 | 第16-17页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第18-26页 |
| 2.1 基于邻域的协同过滤推荐算法 | 第18-24页 |
| 2.1.1 基于用户的协同过滤算法 | 第18-22页 |
| 2.1.2 基于项目的协同过滤算法 | 第22-24页 |
| 2.2 回归分析算法 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 移动支付平台推荐算法的分析与设计 | 第26-49页 |
| 3.1 移动支付的业务背景 | 第26页 |
| 3.2 移动支付平台推荐算法功能调研 | 第26-28页 |
| 3.3 移动支付平台推荐算法实现详细设计 | 第28-35页 |
| 3.3.1 移动支付平台推荐算法框架 | 第28-29页 |
| 3.3.2 移动支付平台推荐算法数据预处理 | 第29-32页 |
| 3.3.3 移动支付平台推荐算法数据存储 | 第32-35页 |
| 3.4 移动支付推荐算法设计与实现 | 第35-47页 |
| 3.4.1 协同过滤推荐算法设计与改进 | 第35-43页 |
| 3.4.2 多元回归分析算法设计 | 第43-47页 |
| 3.4.3 算法模型加权融合 | 第47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 移动支付的推荐算法设计实验 | 第49-61页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 实验数据说明 | 第49-51页 |
| 4.3 实验指标评估说明 | 第51-54页 |
| 4.3.1 准确率——Precision | 第53页 |
| 4.3.2 召回率——Recall | 第53-54页 |
| 4.3.3 综合评价指标F1值 | 第54页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第54-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 结论 | 第61-62页 |
| 5.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附件 | 第68页 |
