移动环境中基于聚类的个性化推荐算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·移动环境中的个性化推荐系统的研究现状 | 第11-13页 |
| ·现有移动环境中的个性化推荐存在的问题 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第16-26页 |
| ·个性化推荐的相关知识介绍 | 第16-22页 |
| ·个性化推荐的原理、步骤及作用 | 第16-18页 |
| ·个性化推荐方式的分类 | 第18-20页 |
| ·各种个性化推荐技术的优缺点 | 第20-22页 |
| ·移动环境的特点及其对个性化推荐的要求 | 第22-25页 |
| ·移动计算的特点 | 第22-23页 |
| ·移动计算环境的特点 | 第23-24页 |
| ·移动环境对个性化推荐的要求 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于用户聚类的协同过滤推荐算法 | 第26-36页 |
| ·聚类的相关知识 | 第26-29页 |
| ·聚类概念以及分类 | 第26-28页 |
| ·K-means 聚类算法 | 第28-29页 |
| ·基于用户聚类的协同过滤推荐算法 | 第29-35页 |
| ·相关公式 | 第29-30页 |
| ·基于用户聚类的协同过滤推荐模型及工作过程 | 第30-31页 |
| ·基于用户聚类的协同过滤推荐算法描述 | 第31-34页 |
| ·算法的时间复杂度分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于项目聚类的个性化推荐算法 | 第36-52页 |
| ·多属性决策概念、过程及其分类 | 第36-38页 |
| ·多属性决策概念 | 第36页 |
| ·多属性决策过程 | 第36-37页 |
| ·多属性决策问题分类 | 第37-38页 |
| ·常见的用户模型 | 第38-39页 |
| ·基于项目聚类的个性化推荐模型 | 第39-44页 |
| ·用户模型表示 | 第40页 |
| ·项目属性描述 | 第40页 |
| ·项目属性值的规范化处理 | 第40-42页 |
| ·确定属性的权重和加权推荐矩阵 | 第42-43页 |
| ·计算项目推荐值 | 第43-44页 |
| ·基于项目聚类的个性化推荐算法的工作过程 | 第44-47页 |
| ·基于项目聚类的个性化推荐算法描述 | 第47-51页 |
| ·离线项目聚类算法 | 第47-48页 |
| ·搜索满足用户需求的项目并产生推荐算法 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 算法的实验与评价 | 第52-61页 |
| ·实验环境 | 第52页 |
| ·基于用户聚类的协同过滤推荐算法的实验验证 | 第52-56页 |
| ·实验数据来源 | 第52-53页 |
| ·实验评价标准 | 第53页 |
| ·实验方案 | 第53-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-56页 |
| ·基于项目聚类的个性化推荐算法的实验验证 | 第56-60页 |
| ·实验数据来源 | 第56-57页 |
| ·实验方案 | 第57页 |
| ·实验结果及分析 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |
