众筹平台中的个性化推荐算法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究意义 | 第16-17页 |
| 1.4 研究问题 | 第17-18页 |
| 1.5 研究内容 | 第18页 |
| 1.6 研究方法 | 第18-19页 |
| 2 个性化推荐系统相关研究进展 | 第19-38页 |
| 2.1 个性化推荐系统概述 | 第19-21页 |
| 2.1.1 个性化推荐系统的概念 | 第19页 |
| 2.1.2 个性化推荐系统的研究内容 | 第19-20页 |
| 2.1.3 个性化推荐系统的分类 | 第20-21页 |
| 2.2 个性化推荐系统结构 | 第21-22页 |
| 2.2.1 个性化推荐系统的输入 | 第21-22页 |
| 2.2.2 个性化推荐系统的输出 | 第22页 |
| 2.3 个性化推荐相关算法 | 第22-36页 |
| 2.3.1 基于规则的推荐 | 第22-24页 |
| 2.3.2 基于内容的推荐 | 第24-28页 |
| 2.3.3 基于协同过滤的推荐 | 第28-34页 |
| 2.3.4 混合方式的推荐 | 第34-36页 |
| 2.4 个性化推荐系统评价标准 | 第36-38页 |
| 2.4.1 平均绝对误差 | 第36-37页 |
| 2.4.2 准确度 | 第37-38页 |
| 3 众筹平台特征分析及算法选取 | 第38-48页 |
| 3.1 众筹概念界定 | 第38页 |
| 3.2 众筹平台整体情况分析 | 第38-43页 |
| 3.2.1 首页特征 | 第39-41页 |
| 3.2.2 项目特征 | 第41-42页 |
| 3.2.3 用户特征 | 第42-43页 |
| 3.3 推荐算法的选取 | 第43-48页 |
| 3.3.1 算法的比较 | 第44-46页 |
| 3.3.2 协同过滤算法的选定 | 第46-48页 |
| 4 众筹平台中个性化推荐算法的设计 | 第48-59页 |
| 4.1 协同过滤推荐算法的不足 | 第48-51页 |
| 4.1.1 冷启动问题 | 第48-49页 |
| 4.1.2 稀疏性问题 | 第49-50页 |
| 4.1.3 跨类别推荐问题 | 第50-51页 |
| 4.2 协同过滤推荐算法的改进 | 第51-57页 |
| 4.2.1 冷启动和稀疏性问题的解决 | 第51-55页 |
| 4.2.2 跨类别推荐问题的解决 | 第55-57页 |
| 4.3 众筹平台中个性化推荐算法的总体设计 | 第57-59页 |
| 5 众筹平台中个性化推荐算法的测试 | 第59-68页 |
| 5.1 实验数据 | 第59-60页 |
| 5.2 实验环境 | 第60页 |
| 5.3 实验评价指标 | 第60-61页 |
| 5.4 实验方案 | 第61页 |
| 5.5 实验结果及分析 | 第61-68页 |
| 6 结语 | 第68-70页 |
| 6.1 研究贡献 | 第68-69页 |
| 6.2 研究展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
