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个性化音乐推荐系统的设计和研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第一章 引言第10-14页
    1.1 研究背景和意义第10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 本文的主要工作第12页
    1.4 本文的组织结构第12-13页
    1.5 本章小结第13-14页
第二章 音乐推荐算法综述第14-27页
    2.1 基于内容的推荐算法第14-15页
    2.2 协同过滤算法推荐算法第15-23页
        2.2.1 基于用户的协同过滤推荐第16-19页
        2.2.2 基于物品的协同过滤推荐第19-23页
    2.3 基于关联规则的推荐算法第23-25页
    2.4 混合推荐算法第25-26页
    2.5 推荐系统的评价标准第26页
    2.6 本章小结第26-27页
第三章 系统需求分析第27-31页
    3.1 需求概述第27-28页
    3.2 系统功能需求分析第28-29页
    3.3 系统性能需求分析第29页
    3.4 数据要求分析第29-31页
第四章 系统总体设计第31-43页
    4.1 系统总体架构设计第32-33页
    4.2 系统功能模块设计第33-38页
        4.2.1 推荐模块设计第34-35页
        4.2.2 数据模型设计第35-38页
    4.3 数据库设计第38-41页
    4.4 关键问题解决方案第41-42页
        4.4.1 冷启动问题第41-42页
        4.4.2 数据稀疏性问题第42页
    4.5 本章小结第42-43页
第五章 系统实现与测试第43-57页
    5.1 系统实现与测试第43-50页
        5.1.1 基于物品的协同过滤算法及其优化第43-48页
        5.1.2 SVD模块实现第48-50页
    5.2 系统模块测试第50-56页
        5.2.1 测试数据集第50页
        5.2.2 数据预处理模块设计和数据分析第50-52页
        5.2.3 ItemCF和SVD模块测试第52-56页
    5.3 测试结果分析第56-57页
第六章 总结和展望第57-58页
参考文献第58-61页
致谢第61-62页
附录 读硕士学位期间发表的论文及参与的项目第62页

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