一种基于多项式回归的协同过滤算法

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-16页
·问题研究的背景与意义	第8-11页
·个性化推荐系统	第8-9页
·协同过滤	第9-11页
·国内外研究现状	第11-12页
·协同过滤研究回顾	第11-12页
·协同过滤面临的挑战	第12页
·相关系数的一些素材	第12-14页
·Pearson积矩相关系数	第12-13页
·Spearman秩相关系数	第13-14页
·本文研究的内容与框架	第14页
·符号说明	第14-16页
2 经典的协同过滤算法	第16-22页
·最近邻算法	第16-17页
·基于用户的协同过滤算法	第16-17页
·基于项目的协同过滤算法	第17页
·奇异值分解算法	第17-22页
·基准估计	第18页
·近邻模型	第18-22页
3 基于多项式回归的协同过滤算法	第22-30页
·Slope one预测算法	第22-25页
·基准估计	第23页
·Slope one算法	第23-24页
·加权的Slope one算法	第24-25页
·基于线性回归的协同过滤算法	第25-26页
·基于多项式回归的协同过滤算法	第26-30页
·多项式回归方程	第26-27页
·相似度	第27-28页
·回归方程修正并预测	第28-30页
4 数值实验	第30-34页
·实验平台	第30页
·数据集	第30页
·实验环境	第30页
·度量评估	第30-31页
·数值实验	第31-34页
结论	第34-36页
参考文献	第36-38页
硕士期间发表的论文	第38-40页
致谢	第40-42页