基于上下文的协同过滤算法研究

摘要	第3-4页
Abstract	第4-5页
1 绪论	第8-11页
1.1 研究背景与意义	第8页
1.2 国内外研究概况	第8-9页
1.3 本文工作	第9-11页
2 推荐系统相关研究	第11-23页
2.1 推荐系统的模型原理	第11-12页
2.2 协同过滤中的技术问题	第12-14页
2.3 基于领域的算法	第14-16页
2.4 隐语义模型	第16-18页
2.5 传统矩阵分解方法介绍	第18-21页
2.6 推荐系统的主要应用	第21-22页
2.7 本章小结	第22-23页
3 基于领域的协同过滤算法改进	第23-41页
3.1 引入权重和惩罚系数进行改进	第23-29页
3.2 利用上下文信息改进算法	第29-31页
3.3 几种协同过滤算法的比较	第31-35页
3.4 推荐系统的冷启动问题	第35-40页
3.5 本章小结	第40-41页
4 基于上下文的概率矩阵分解算法	第41-51页
4.1 一种基于上下文的联合概率矩阵分解方法	第41-44页
4.2 实验结果分析	第44-50页
4.3 本章小结	第50-51页
5 总结和展望	第51-53页
5.1 全文总结	第51页
5.2 展望	第51-53页
致谢	第53-54页
参考文献	第54-57页