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基于信息内容时效性改进推荐算法的策略研究与实现

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
目录第8-11页
第一章 绪论第11-16页
   ·引言第11-13页
   ·本文研究意义第13-14页
   ·本文的主要研究内容第14页
   ·论文结构第14-16页
第二章 推荐系统相关研究第16-21页
   ·推荐系统的基本定义第16-17页
   ·推荐系统的基本框架第17-21页
     ·推荐系统的输入第17-18页
     ·用户兴趣表示模型第18-19页
     ·推荐算法简介第19-21页
第三章 网络信息时效性研究第21-32页
   ·引言第21页
   ·信息老化相关研究第21-22页
     ·文献信息的老化第21页
     ·知识老化研究第21-22页
     ·网络信息老化研究第22页
   ·文献老化介绍第22-24页
     ·文献老化的定义第22-23页
     ·文献老化的原因第23页
     ·文献老化的研究方法第23页
     ·文献老化的衡量指标第23-24页
   ·网络信息时效性研究第24-25页
     ·问题的引入第24页
     ·问题解决思路第24-25页
   ·网络信息时效性模型第25-28页
     ·网络信息时效性模型意义第25-26页
     ·生命周期、半衰期概念第26页
     ·网络信息时效性模型构建方法研究第26-28页
   ·实验第28-32页
     ·实验环境第28页
     ·实验目的第28页
     ·实验数据集第28页
     ·实验评价标准第28-29页
     ·实验结果及分析第29-32页
第四章 网络信息时效性调优推荐结果方法研究第32-40页
   ·引言第32页
   ·上下文相关研究第32-35页
     ·协同过滤简介第32-33页
     ·协同过滤中相似度计算第33-34页
     ·协同过滤中近邻选取第34页
     ·协同过滤中结果推荐第34-35页
     ·协同过滤的不足第35页
   ·推荐结果调优第35-37页
     ·建立数据模型第35-36页
     ·算法设计思想第36页
     ·算法过程描述第36-37页
   ·实验第37-38页
     ·实验环境第37页
     ·实验数据集第37页
     ·实验数据集处理第37页
     ·实验评价标准第37-38页
     ·实验步骤第38页
   ·结果及分析第38-39页
   ·小结第39-40页
第五章 基于网络信息时效性的近邻选取方法研究第40-45页
   ·引言第40页
   ·算法改进第40-42页
     ·基于项目的协同过滤算法相似度的计算第40-41页
     ·近邻选取第41-42页
     ·推荐结果第42页
   ·实验第42-43页
     ·实验准备第42页
     ·实验步骤第42-43页
   ·结果分析第43页
   ·小结第43-45页
第六章 基于资源时效量化的兴趣偏移模型第45-56页
   ·引言第45页
   ·时效性的在推荐系统中应用的相关研究第45-46页
     ·用户兴趣漂移模型的研究现状第45-46页
     ·现有兴趣遗忘模型问题第46页
   ·兴趣遗忘模型第46-48页
     ·用户长短期兴趣模型第46-47页
     ·协同过滤的兴趣偏移模型第47-48页
   ·资源时效性量化方法第48-51页
     ·改进的想法第48-49页
     ·资源量化的数学模型第49-50页
     ·兴趣偏移的数学模型证明第50页
     ·兴趣偏移系数的求取第50页
     ·用户兴趣的偏移算法第50-51页
   ·实验第51-55页
     ·实验环境第51页
     ·数据集第51-52页
     ·评价标准第52页
     ·实验结果与分析第52-55页
   ·小结第55-56页
第七章 总结与展望第56-59页
   ·论文的工作与主要成果第56-57页
   ·本文研究的应用场景第57页
   ·下一步计划第57-59页
参考文献第59-63页
致谢第63页

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