基于形式概念分析的推荐算法研究及应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 推荐系统研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 形式概念分析研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 2 推荐系统与形式概念分析相关知识 | 第16-28页 |
| 2.1 常见的推荐模型分析 | 第16-24页 |
| 2.1.1 基于内容的推荐 | 第17-18页 |
| 2.1.2 协同过滤推荐 | 第18-21页 |
| 2.1.3 其他推荐方式 | 第21-22页 |
| 2.1.4 推荐系统的应用现状 | 第22-23页 |
| 2.1.5 推荐系统中亟待解决的问题 | 第23-24页 |
| 2.2 形式概念分析及概念格相关理论 | 第24-26页 |
| 2.3 形式概念分析在推荐领域的应用 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 概念格中起始概念索引的构造 | 第28-38页 |
| 3.1 形式背景的转化 | 第28-31页 |
| 3.2 形式背景下的概念格的生成 | 第31-35页 |
| 3.3 起始概念索引的构造 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于概念邻域的协同过滤算法 | 第38-47页 |
| 4.1 问题的形式化描述 | 第38-39页 |
| 4.2 构造推荐候选项集 | 第39-40页 |
| 4.3 用户对产品的偏好度计算 | 第40-46页 |
| 4.3.1 概念相似度 | 第41-44页 |
| 4.3.2 全局偏好度 | 第44-45页 |
| 4.3.3 邻域偏好度 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 实验结果与分析 | 第47-55页 |
| 5.1 实验设计 | 第47页 |
| 5.2 实验环境与实验数据 | 第47页 |
| 5.3 推荐系统评测指标 | 第47-48页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第48-54页 |
| 5.4.1 起始概念索引对于定位效率的影响 | 第48-49页 |
| 5.4.2 召回率与准确率 | 第49-52页 |
| 5.4.3 覆盖率 | 第52-53页 |
| 5.4.4 稀疏环境下的性能评测 | 第53-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55-56页 |
| 6.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 个人简历 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
