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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于Levenberg-Marquardt神经网络的个性化搜索算法研究与应用
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基于Levenberg-Marquardt神经网络的个性化搜索算法研究与应用
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-17页
    1.1 研究背景及意义第8-11页
        1.1.1 研究背景第8-11页
        1.1.2 研究意义第11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 用户偏好模型的研究现状第11-13页
        1.2.2 协同过滤推荐算法的研究现状第13-14页
        1.2.3 个性化服务应用现状第14-15页
    1.3 研究内容第15-16页
    1.4 本章小结第16-17页
2 个性化搜索相关技术第17-30页
    2.1 ElasticSearch搜索服务器简介第17-19页
        2.1.1 ElasticSearch技术结构第17-19页
        2.1.2 ElasticSearch优势及应用第19页
    2.2 Levenberg-Marquardt神经网络算法第19-21页
        2.2.1 牛顿法和高斯牛顿法第20-21页
        2.2.2 Levenberg-Marquardt算法第21页
    2.3 推荐算法分类第21-29页
        2.3.1 用户相似度计算第22页
        2.3.2 基于内容的推荐算法第22-23页
        2.3.3 基于协同过滤的推荐算法第23-27页
        2.3.4 组合推荐算法第27-28页
        2.3.5 系统的评价指标第28-29页
    2.4 本章小结第29-30页
3 个性化搜索系统用户偏好模型构建第30-43页
    3.1 个性化偏好模型构建第30-33页
        3.1.1 用户特征属性矩阵第30-31页
        3.1.2 商品特征属性矩阵第31-33页
    3.2 用户行为数据降维预处理第33-36页
    3.3 用户偏好模型训练第36-39页
        3.3.1 隐形节点的确定第36-38页
        3.3.2 LM-BP算法的训练第38-39页
    3.4 实验设计以及结果分析第39-42页
        3.4.1 测试数据集第39页
        3.4.2 性能评价第39页
        3.4.3 结果分析第39-42页
    3.5 本章小结第42-43页
4 基于用户偏好模型的协同过滤算法第43-49页
    4.1 基于用户偏好模型的协同过滤算法流程第43-46页
        4.1.1 评分矩阵的获取第43-44页
        4.1.2 用户间相似度计算第44页
        4.1.3 最近邻居搜索第44-45页
        4.1.4 预测评分生成第45-46页
    4.2 实验结果分析第46-48页
        4.2.1 实验数据集第46页
        4.2.2 性能评价第46页
        4.2.3 结果分析第46-48页
    4.3 本章小结第48-49页
5 个性化搜索系统搭建第49-59页
    5.1 个性化搜索系统整体架构第49页
    5.2 个性化搜索系统模块功能第49-50页
    5.3 处理流程及结果展示第50-58页
    5.4 本章小结第58-59页
6 总结与展望第59-61页
    6.1 总结第59页
    6.2 展望第59-61页
致谢第61-62页
参考文献第62-64页

 
 
论文编号BS4054985,这篇论文共64
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