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推荐系统中用户冷启动问题研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第8-13页
    1.1 研究背景及意义第8页
    1.2 国内外研究现状第8-9页
    1.3 推荐系统面临的主要挑战第9-10页
    1.4 本文的主要研究内容第10-11页
    1.5 论文组织结构第11-13页
第二章 推荐系统理论及相关技术第13-25页
    2.1 推荐系统概述第13-14页
    2.2 协同过滤推荐第14-17页
        2.2.1 基于用户的协同过滤第15-16页
        2.2.2 基于产品的协同过滤第16-17页
    2.3 基于内容的推荐第17-19页
    2.4 基于知识的推荐第19-22页
        2.4.1 基于约束的推荐第20-22页
        2.4.2 基于实例的推荐第22页
    2.5 混合推荐方法第22-24页
    2.6 本章小结第24-25页
第三章 解决非纯冷启动问题的推荐模型NPBM第25-40页
    3.1 非纯冷启动问题及其研究第25-26页
    3.2 NPBM推荐模型第26-30页
    3.3 实验数据集与实验仿真第30-32页
    3.4 推荐系统的评价标准第32-34页
    3.5 实验结果及分析第34-39页
    3.6 本章小结第39-40页
第四章 解决纯冷启动问题的推荐模型NDBM第40-49页
    4.1 纯冷启动问题及其研究第40-41页
    4.2 NDBM推荐模型第41-43页
    4.3 实验设置第43-44页
    4.4 实验结果及分析第44-47页
    4.5 本章小结第47-49页
第五章 总结与展望第49-51页
    5.1 全文工作总结第49-50页
    5.2 未来研究展望第50-51页
参考文献第51-55页
在学期间的研究成果第55-56页
致谢第56页

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