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基于Slope One算法的增量音乐推荐系统的设计与实现

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
1 绪论第9-17页
    1.1 研究背景与意义第9-11页
        1.1.1 个性化推荐系统的背景与介绍第9-10页
        1.1.2 音乐推荐系统的背景与介绍第10-11页
    1.2 研究现状及发展趋势第11-15页
        1.2.1 个性化推荐系统研究现状及发展趋势第11-13页
        1.2.2 音乐推荐系统研究现状及发展趋势第13-15页
    1.3 论文研究内容第15-16页
    1.4 论文组织结构第16-17页
2 Slope One静态算法第17-33页
    2.1 Slope One算法概述第17-19页
        2.1.1 背景与意义第17-18页
        2.1.2 研究现状第18-19页
    2.2 符号定义第19-21页
    2.3 平均偏差表和势计算第21-24页
    2.4 基于用户偏差的Slope One静态算法第24-27页
        2.4.1 基本Slope One静态算法第24-25页
        2.4.2 加权Slope One静态算法第25-26页
        2.4.3 双极Slope One静态算法第26-27页
    2.5 基于项目偏差的Slope One静态算法第27-30页
        2.5.1 基本Slope One静态算法第27-28页
        2.5.2 加权Slope One静态算法第28-29页
        2.5.3 双极Slope One静态算法第29-30页
    2.6 本章小结第30-33页
3 Slope One增量算法第33-49页
    3.1 增量算法概述第33-34页
        3.1.1 背景与意义第33页
        3.1.2 研究现状第33-34页
    3.2 符号定义第34-36页
    3.3 基于用户偏差的Slope One增量算法第36-41页
        3.3.1 基本Slope One增量算法第36页
        3.3.2 加权Slope One增量算法第36-37页
        3.3.3 双极Slope One增量算法第37-41页
    3.4 基于项目偏差的Slope One增量算法第41-47页
        3.4.1 基本Slope One增量算法第41-42页
        3.4.2 加权Slope One增量算法第42-43页
        3.4.3 双极Slope One增量算法第43-47页
    3.5 本章小结第47-49页
4 实验设计与结果分析第49-73页
    4.1 实验环境设置第49页
    4.2 实验目的第49-50页
    4.3 实验所用数据集第50页
    4.4 推荐质量度量标准第50-51页
    4.5 实验结果分析第51-71页
        4.5.1 实验1结果分析第51-52页
        4.5.2 实验2结果分析第52-54页
        4.5.3 实验3结果分析第54-55页
        4.5.4 实验4结果分析第55-57页
        4.5.5 实验5结果分析第57-58页
        4.5.6 实验6结果分析第58-61页
        4.5.7 实验7结果分析第61-63页
        4.5.8 实验8结果分析第63-66页
        4.5.9 实验9结果分析第66-68页
        4.5.10 实验10结果分析第68-71页
    4.6 本章小结第71-73页
5 音乐推荐系统的设计与实现第73-85页
    5.1 系统需求分析第73-74页
        5.1.1 系统数据需求第73页
        5.1.2 系统功能需求第73-74页
        5.1.3 系统性能需求第74页
    5.2 系统设计第74-80页
        5.2.1 系统架构设计第74-75页
        5.2.2 系统功能模块设计第75-76页
        5.2.3 系统数据库设计第76-80页
    5.3 系统实现第80-84页
        5.3.1 系统实现环境第80页
        5.3.2 系统功能页面展示第80-84页
    5.4 本章小结第84-85页
6 总结与展望第85-87页
    6.1 论文总结第85页
    6.2 论文展望第85-87页
致谢第87-89页
参考文献第89-92页

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