基于平均偏好权重的混合推荐算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 推荐技术研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文工作创新点 | 第10页 |
| 1.4 本文结构组织 | 第10-12页 |
| 第2章 相关知识理论 | 第12-24页 |
| 2.1 数据模型 | 第12页 |
| 2.2 问题定义 | 第12-13页 |
| 2.3 常见推荐技术 | 第13-18页 |
| 2.3.1 基于内容的推荐 | 第13-15页 |
| 2.3.2 协同过滤推荐 | 第15页 |
| 2.3.3 基于规则的推荐 | 第15-16页 |
| 2.3.4 混合推荐 | 第16-18页 |
| 2.4 协同过滤推荐算法 | 第18-23页 |
| 2.4.1 最近邻推荐算法 | 第18-20页 |
| 2.4.2 常见相似度指标 | 第20-23页 |
| 2.5 评价指标 | 第23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 平均偏好加权推荐算法 | 第24-33页 |
| 3.1 平均偏好权重预测模型 | 第24-25页 |
| 3.2 算法设计与实现 | 第25-32页 |
| 3.3 运行实例 | 第32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于项目引力的协同过滤推荐方法 | 第33-38页 |
| 4.1 相关定义 | 第33-35页 |
| 4.2 算法设计与实现 | 第35-36页 |
| 4.3 运行实例 | 第36-37页 |
| 4.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第38-46页 |
| 5.1 实验环境 | 第38页 |
| 5.2 本文算法性能分析 | 第38-44页 |
| 5.2.1 融合APW因子的推荐算法 | 第38-39页 |
| 5.2.2 同类相似度性能对比 | 第39-43页 |
| 5.2.3 基于项目引力的推荐算法 | 第43-44页 |
| 5.3 最优方案对比 | 第44-45页 |
| 5.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第6章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第46页 |
| 6.2 本文创新点 | 第46页 |
| 6.3 未来工作展望 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第53页 |
