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 |