推荐系统中随机森林算法的优化与应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 缩写、符号清单、术语表 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 推荐系统与随机森林 | 第13-14页 |
| 1.2.2 特征选择 | 第14-15页 |
| 1.2.3 不平衡分类 | 第15-16页 |
| 1.2.4 总结分析 | 第16页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第16-18页 |
| 1.4 论文的组织架构 | 第18-19页 |
| 第2章 基础研究与系统设计 | 第19-26页 |
| 2.1 推荐系统中分类算法的应用 | 第19-22页 |
| 2.1.1 决策树 | 第19-20页 |
| 2.1.2 集成方法与随机森林 | 第20-22页 |
| 2.2 问题描述与系统设计 | 第22-23页 |
| 2.2.1 数据描述 | 第22页 |
| 2.2.2 总体设计 | 第22-23页 |
| 2.3 系统评价指标 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 数据统计与特征提取 | 第26-41页 |
| 3.1 数据统计与可视化 | 第26-31页 |
| 3.2 特征提取 | 第31-34页 |
| 3.2.1 会话特征 | 第31页 |
| 3.2.2 商品特征 | 第31-32页 |
| 3.2.3 时间特征 | 第32页 |
| 3.2.4 会话-商品特征 | 第32-33页 |
| 3.2.5 总结 | 第33-34页 |
| 3.3 数据处理 | 第34-40页 |
| 3.3.1 缺失值填充 | 第35-36页 |
| 3.3.2 异常值处理 | 第36-37页 |
| 3.3.3 数据标准化 | 第37-38页 |
| 3.3.4 离散化处理 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 随机森林模型的改进与应用 | 第41-58页 |
| 4.1 针对随机森林的特征选择改进 | 第41-50页 |
| 4.1.1 随机森林的基础形态 | 第41-44页 |
| 4.1.2 改进思想 | 第44-48页 |
| 4.1.3 改进方法 | 第48-50页 |
| 4.2 类不平衡问题与模型改进 | 第50-57页 |
| 4.2.1 平衡随机森林 | 第50-52页 |
| 4.2.2 加权随机森林 | 第52-53页 |
| 4.2.3 改进思想 | 第53-55页 |
| 4.2.4 改进方法 | 第55-57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第58-72页 |
| 5.1 基于会话、会话-商品的随机森林模型 | 第58-67页 |
| 5.1.1 模型构建 | 第58-61页 |
| 5.1.2 基于会话的实验 | 第61-66页 |
| 5.1.3 基于会话-商品的实验 | 第66页 |
| 5.1.4 结果分析 | 第66-67页 |
| 5.2 随机森林特征选择的改进实验 | 第67-69页 |
| 5.2.1 实验结果 | 第67-68页 |
| 5.2.2 结果分析 | 第68-69页 |
| 5.3 不平衡分类问题改进实验 | 第69-70页 |
| 5.3.1 实验结果 | 第69-70页 |
| 5.3.2 结果分析 | 第70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-72页 |
| 第6章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72-73页 |
| 6.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
