基于SVD++推荐系统候选集生成及冷启动解决方法

摘要	第4-5页
abstract	第5页
1.绪论	第8-16页
1.1 研究背景及意义	第8-9页
1.2 推荐系统研究现状	第9-13页
1.3 研究内容及目标	第13-14页
1.4 本文的组织结构	第14-16页
2.SVD++算法理论与分析	第16-28页
2.1 SVD++算法背景	第16-22页
2.2 SVD++算法原理	第22-26页
2.3 SVD++算法存在的问题	第26-27页
2.4 本章小结	第27-28页
3.基于FP-TREE的候选集生成方法	第28-38页
3.1 候选集生成问题简述	第28-30页
3.2 候选集生成思路	第30-34页
3.3 基于FP-TREE的候选集生成方法	第34-37页
3.4 本章小结	第37-38页
4.基于标签模型的冷启动问题解决方法	第38-45页
4.1 标签模型简介	第38-40页
4.2 融合标签模型的SVD++算法	第40-44页
4.3 本章小结	第44-45页
5.实验对比与分析	第45-53页
5.1 实验数据集	第45页
5.2 实验环境	第45-46页
5.3 评价指标	第46-47页
5.4 实验设计	第47-48页
5.5 实验分析	第48-52页
5.6 结果与讨论	第52-53页
6.总结与展望	第53-55页
致谢	第55-56页
参考文献	第56-60页