摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第12-18页 |
1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
1.2 研究现状及问题提出 | 第13-16页 |
1.2.1 研究现状 | 第13-15页 |
1.2.2 问题提出 | 第15-16页 |
1.3 主要研究内容 | 第16-17页 |
1.4 论文组织结构 | 第17-18页 |
第二章 协同过滤推荐算法综述 | 第18-26页 |
2.1 引言 | 第18页 |
2.2 协同过滤推荐算法介绍 | 第18-22页 |
2.2.1 基于用户的协同过滤推荐算法 | 第18-20页 |
2.2.2 基于物品的协同过滤推荐算法 | 第20-21页 |
2.2.3 基于聚类模型的协同过滤推荐算法 | 第21-22页 |
2.3 数据集与评价指标 | 第22-24页 |
2.3.1 数据集 | 第22页 |
2.3.2 评价指标 | 第22-24页 |
2.4 本章小结 | 第24-26页 |
第三章 基于矩阵填充和物品可预测性的协同过滤算法 | 第26-38页 |
3.1 引言 | 第26页 |
3.2 相关概念及定义 | 第26-28页 |
3.2.1 物品层次划分 | 第27页 |
3.2.2 相关定义 | 第27-28页 |
3.2.3 0-1 背包问题 | 第28页 |
3.3 算法设计 | 第28-30页 |
3.3.1 矩阵填充 | 第28-29页 |
3.3.2 相似度计算 | 第29页 |
3.3.3 评分预测 | 第29-30页 |
3.3.4 推荐列表 | 第30页 |
3.4 算法流程及性能分析 | 第30-32页 |
3.4.1 算法流程 | 第30-31页 |
3.4.2 算法性能分析 | 第31-32页 |
3.5 实验结果及分析 | 第32-37页 |
3.5.1 实验设置 | 第32页 |
3.5.2 实验结果与分析 | 第32-37页 |
3.6 本章小结 | 第37-38页 |
第四章 基于满意区间的协同过滤推荐算法 | 第38-50页 |
4.1 引言 | 第38-39页 |
4.2 算法设计 | 第39-42页 |
4.2.1 用户评分值映射到满意区间 | 第39-40页 |
4.2.2 用户间相似度计算 | 第40-41页 |
4.2.3 评分预测 | 第41-42页 |
4.3 算法流程及性能分析 | 第42-44页 |
4.3.1 算法流程 | 第42-43页 |
4.3.2 性能分析 | 第43-44页 |
4.4 实验结果与分析 | 第44-48页 |
4.4.1 实验设置 | 第44页 |
4.4.2 实验结果与分析 | 第44-48页 |
4.5 本章小结 | 第48-50页 |
第五章 基于评分值分布推荐模型的协同过滤推荐算法 | 第50-60页 |
5.1 引言 | 第50页 |
5.2 相关概念及模型设计 | 第50-51页 |
5.2.1 相关概念和定义 | 第50-51页 |
5.2.2 模型设计 | 第51页 |
5.3 算法设计 | 第51-54页 |
5.3.1 物品中各评分值的热度统计 | 第51-52页 |
5.3.2 物品中各评分值的概率统计 | 第52页 |
5.3.3 物品中各评分值的信息量计算 | 第52页 |
5.3.4 物品中各评分值的权重计算 | 第52-54页 |
5.3.5 相似度计算 | 第54页 |
5.3.6 评分预测 | 第54页 |
5.4 算法流程及性能分析 | 第54-56页 |
5.4.1 算法流程 | 第54-55页 |
5.4.2 性能分析 | 第55-56页 |
5.5 实验与结果讨论 | 第56-59页 |
5.5.1 实验设置 | 第56页 |
5.5.2 实验结果及分析 | 第56-59页 |
5.6 本章小结 | 第59-60页 |
第六章 基于用户兴趣点的协同过滤推荐算法 | 第60-68页 |
6.1 引言 | 第60页 |
6.2 算法设计 | 第60-63页 |
6.2.1 类别相似度 | 第61页 |
6.2.2 基于物品类别相似度的K-Means聚类算法 | 第61页 |
6.2.3 用户兴趣点确定 | 第61-62页 |
6.2.4 相似度计算 | 第62页 |
6.2.5 基于用户兴趣点的动态近邻选择 | 第62-63页 |
6.2.6 基于用户兴趣点的评分预测 | 第63页 |
6.3 算法流程及性能分析 | 第63-64页 |
6.3.1 算法流程 | 第63页 |
6.3.2 性能分析 | 第63-64页 |
6.4 实验与结果讨论 | 第64-66页 |
6.4.1 实验设置 | 第64页 |
6.4.2 实验结果与分析 | 第64-66页 |
6.5 本章小结 | 第66-68页 |
第七章 总结与展望 | 第68-70页 |
7.1 工作总结 | 第68-69页 |
7.2 工作展望 | 第69-70页 |
致谢 | 第70-72页 |
参考文献 | 第72-76页 |
作者简历 | 第76页 |