基于聚类的协同过滤算法及民航附加服务推荐研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第10-13页 |
| 1.2.1 个性化推荐 | 第10-12页 |
| 1.2.2 民航附加服务 | 第12-13页 |
| 1.3 推荐技术面临的挑战 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 基础知识 | 第16-24页 |
| 2.1 个性化推荐常用算法 | 第16-22页 |
| 2.1.1 协同过滤算法 | 第17-19页 |
| 2.1.2 基于内容的推荐算法 | 第19-21页 |
| 2.1.3 混合的推荐算法 | 第21-22页 |
| 2.2 推荐算法的评价指标 | 第22-23页 |
| 2.3 数据基础 | 第23-24页 |
| 第三章 基于混合聚类的协同推荐改进算法 | 第24-46页 |
| 3.1 引言 | 第24-25页 |
| 3.2 模糊C均值（FCM）算法 | 第25-27页 |
| 3.3 改进算法 | 第27-39页 |
| 3.3.1 算法的改进 | 第28-29页 |
| 3.3.2 算法描述与实现 | 第29-31页 |
| 3.3.3 实验结果及分析 | 第31-39页 |
| 3.4 基于民航旅客订票数据的应用 | 第39-45页 |
| 3.4.1 民航旅客订票数据集 | 第39-40页 |
| 3.4.2 民航数据集预处理与算法应用 | 第40-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于网络社区划分的协同过滤算法 | 第46-61页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 网络社区划分算法简介 | 第46-48页 |
| 4.2.1 社区的定义 | 第47页 |
| 4.2.2 社区结构 | 第47-48页 |
| 4.2.3 社区划分 | 第48页 |
| 4.3 基于Louvain社区划分的协同过滤算法 | 第48-57页 |
| 4.3.1 用户关系网 | 第49-50页 |
| 4.3.2 用户关系兴趣度的定义 | 第50页 |
| 4.3.3 算法的描述与实现 | 第50-52页 |
| 4.3.4 实验结果及分析 | 第52-57页 |
| 4.4 基于民航旅客订票数据的应用 | 第57-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 工作总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 结论 | 第61-62页 |
| 5.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |
