协同过滤的服装推荐算法的改进研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文研究工作及意义 | 第13页 |
| ·本文内容结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 相关理论和技术分析 | 第15-28页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·常见推荐算法 | 第15-25页 |
| ·基于规则的推荐系统 | 第15-16页 |
| ·基于内容的推荐系统 | 第16-18页 |
| ·基于协同过滤的推荐系统 | 第18-24页 |
| ·混合式推荐系统 | 第24-25页 |
| ·推荐系统的评价 | 第25-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于用户兴趣变化的协同过滤算法 | 第28-35页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·适应用户兴趣变化算法 | 第28-31页 |
| ·时间数据权重模型 | 第28-29页 |
| ·时间周期性模型 | 第29页 |
| ·非线性权重函数模型 | 第29-30页 |
| ·算法描述 | 第30-31页 |
| ·评分预测时间模型 | 第31-34页 |
| ·数据稀疏性 | 第31-32页 |
| ·数据预处理 | 第32-33页 |
| ·时间信息变化模型 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于项目生命周期的协同过滤算法 | 第35-41页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·产品生命周期理论 | 第35-36页 |
| ·生命周期理论 | 第35页 |
| ·生命周期曲线 | 第35-36页 |
| ·基于内容的聚类分析 | 第36-38页 |
| ·聚类分析理论 | 第36-37页 |
| ·基于内容的聚类分析 | 第37-38页 |
| ·基于项目生命周期的协同过滤算法 | 第38-40页 |
| ·生命周期曲线拟合 | 第38-39页 |
| ·基于项目生命周期的推荐算法 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第五章 实验分析与应用背景 | 第41-49页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·实验分析 | 第41-43页 |
| ·实验数据与实验平台 | 第41页 |
| ·实验度量标准以及实验方案 | 第41-42页 |
| ·实验结果分析 | 第42-43页 |
| ·推荐算法的应用 | 第43-47页 |
| ·应用背景 | 第43页 |
| ·个性化推荐 | 第43-45页 |
| ·智能化推荐 | 第45-47页 |
| ·总结 | 第47-49页 |
| 第六章 结论与展望 | 第49-50页 |
| ·结论 | 第49页 |
| ·展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读硕士期间参加的项目 | 第55页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第55页 |
