首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--一般性问题论文--理论、方法论文--算法理论论文

基于项目属性与偏爱比较的协同过滤推荐算法研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第1章 绪论第12-20页
   ·研究背景和意义第12-14页
   ·研究现状第14-18页
     ·国外研究现状第15-16页
     ·国内研究现状第16-18页
   ·本文的主要内容第18页
   ·本文的组织结构第18-20页
第2章 电子商务推荐系统及其关键技术第20-30页
   ·电子商务个性化推荐系统构成概述第20-23页
     ·个性化推荐系统第20-21页
     ·个性化推荐系统的构成第21-23页
   ·个性化推荐系统的作用第23-24页
   ·个性化推荐系统的研究内容第24-25页
   ·个性化推荐技术第25-29页
     ·基于内容的推荐技术第25-26页
     ·协同过滤推荐技术第26-29页
   ·本章小结第29-30页
第3章 基于项目属性的用户聚类协同过滤推荐算法第30-48页
   ·引言第30页
   ·USER-BASED 协同过滤推荐算法分析第30-35页
   ·基于项目属性的用户聚类协同过滤推荐算法第35-42页
     ·基本思想第36-38页
     ·构建用户聚类模型第38-39页
     ·检索最近邻居第39-40页
     ·产生Top-N 推荐第40-41页
     ·新项目推荐第41-42页
   ·实验结果及其分析第42-47页
     ·实验数据集第42-43页
     ·实验方案第43-44页
     ·实验结果与分析第44-47页
   ·本章小结第47-48页
第4章 基于多序选择域算法的设计第48-63页
   ·引言第48-49页
   ·ITEM-BASED 协同过滤推荐算法第49-54页
     ·用户评分数据的表示第49-50页
     ·算法的基本思想第50-53页
     ·算法缺陷第53-54页
   ·MRCD 算法第54-59页
     ·算法介绍第55页
     ·MRCD 算法描述第55页
     ·基本定义和数据的预处理第55-56页
     ·MRCD 算法实现过程第56-59页
   ·实验结果及分析第59-62页
     ·实验环境第59页
     ·数据集第59页
     ·评价标准第59-60页
     ·实验结果及分析第60-62页
   ·本章小结第62-63页
结论第63-65页
参考文献第65-69页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第69-70页
致谢第70-71页
作者简介第71页

论文共71页,点击 下载论文
上一篇:基于N-S方程的烟雾模拟实时性改进
下一篇:压缩传感在图像压缩恢复方面的技术研究