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基于托攻击检测的鲁棒非负矩阵分解推荐算法

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.3 主要研究内容第14页
    1.4 本文组织结构第14-16页
第2章 非负矩阵分解推荐算法及其鲁棒性第16-26页
    2.1 协同过滤推荐第16-17页
    2.2 传统的矩阵分解模型第17-18页
    2.3 非负矩阵分解模型第18-20页
    2.4 托攻击模型及其常见类型第20-23页
    2.5 常见的攻击检测方法第23-25页
        2.5.1 PCAVarSelect算法第23-24页
        2.5.2 平均评分加权偏离度检测特征第24-25页
    2.6 本章小结第25-26页
第3章 基于VarSelectSVD的托攻击检测算法第26-34页
    3.1 引言第26页
    3.2 VarSelectSVD算法分析第26-28页
    3.3 算法的思想和流程第28-31页
        3.3.1 算法的基本思想第29-30页
        3.3.2 算法的流程描述第30-31页
    3.4 算法描述第31-33页
    3.5 本章小结第33-34页
第4章 基于托攻击检测的鲁棒推荐算法第34-43页
    4.1 引言第34页
    4.2 RCF-NMF算法分析第34-37页
    4.3 基于VSSW的鲁棒非负矩阵分解推荐算法第37-40页
        4.3.1 算法的基本思想第38-39页
        4.3.2 算法的流程描述第39-40页
    4.4 算法描述第40-42页
    4.5 本章小结第42-43页
第5章 实验结果及分析第43-54页
    5.1 实验评价标准第43-44页
    5.2 实验环境第44页
    5.3 实验数据第44-45页
    5.4 实验参数选取第45页
    5.5 VSSW算法实验结果及分析第45-47页
    5.6 VSSW-NMF算法实验结果及分析第47-52页
        5.6.1 算法的推荐精度对比第47-49页
        5.6.2 算法的鲁棒性对比第49-52页
    5.7 本章小结第52-54页
结论第54-56页
参考文献第56-60页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第60-61页
致谢第61页

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