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个性化推荐技术中的协同过滤算法研究
 
     论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
1 绪论第11-21页
   ·研究背景及研究意义第11-12页
   ·国内外研究现状第12-17页
   ·推荐技术面临问题及挑战第17-18页
   ·论文组织结构第18-21页
2 协同过滤推荐技术概述第21-44页
   ·个性化推荐技术第21-30页
     ·基于关联规则的推荐第22-24页
     ·基于内容的推荐第24-27页
     ·协同过滤推荐第27-28页
     ·混合推荐技术第28-29页
     ·各推荐技术应用第29-30页
   ·协同过滤概况第30-37页
     ·工作原理第30-31页
     ·推荐步骤第31-35页
     ·评估策略第35-37页
   ·常用协同过滤算法第37-43页
     ·基于内存的协同过滤第37-39页
     ·基于模型的协同过滤第39-42页
     ·混合式协同过滤第42-43页
   ·本章小结第43-44页
3 基于信息熵的相似性度量方法第44-56页
   ·问题的提出第44-45页
   ·现有的解决方法第45-47页
   ·一种基于信息熵的相似性度量方法第47-51页
     ·算法提出的动机第47页
     ·算法设计第47-50页
     ·算法说明第50-51页
   ·实验结果及分析第51-54页
     ·实验数据第51页
     ·实验评估策略第51-52页
     ·实验结果及讨论第52-54页
   ·本章小结第54-56页
4 基于用户评分和项目属性的混合式协同过滤第56-68页
   ·问题的提出及现有解决方法第56-58页
   ·基于用户评分和项目属性偏好的混和协同过滤第58-62页
     ·基于项目属性偏好的用户相似性度量第58-59页
     ·算法流程第59-62页
   ·实验结果及分析第62-66页
     ·实验数据第62-63页
     ·实验结果及讨论第63-66页
   ·本章小结第66-68页
5 基于 SVD 的用户聚类协同过滤第68-79页
   ·问题的提出及现有解决方法第68-70页
   ·基于SVD 的K-means 协同过滤算法第70-74页
     ·SVD 算法与K-means 算法第70-72页
     ·算法设计第72-74页
   ·实验结果及分析第74-78页
     ·实验数据第74-75页
     ·实验结果及讨论第75-78页
   ·本章小结第78-79页
6 基于集成学习的协同过滤第79-94页
   ·问题的提出及现有解决方法第79-80页
   ·集成学习概述第80-87页
     ·基本概念第80-81页
     ·集成学习的有效性性第81-82页
     ·个体生成方法第82-86页
     ·结论生成方法第86-87页
   ·一种改进的自适应Ada-Boost 协同过滤算法第87-92页
     ·基类学习算法设计第87-90页
     ·改进的自适应Ada-Boost.RT 算法设计第90-92页
   ·实验结果及分析第92-93页
     ·实验数据第92页
     ·实验结果及讨论第92-93页
   ·本章小结第93-94页
7 总结和展望第94-97页
   ·本文工作总结第94-95页
   ·未来工作展望第95-97页
参考文献第97-106页
致谢第106-107页
个人简历、在学期间发表的学术论文第107页

 
 
论文编号BS2819,这篇论文共107
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