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基于用户推荐质量的服务推荐方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-5页 | | Abstract | 第5-6页 | | 第一章 绪论 | 第9-15页 | | 1.1 研究背景 | 第9-10页 | | 1.2 研究现状 | 第10-13页 | | 1.3 研究意义及创新点 | 第13页 | | 1.4 本文组织结构 | 第13-15页 | | 第二章 相关理论介绍 | 第15-23页 | | 2.1 推荐系统 | 第15-18页 | | 2.1.1 推荐系统简介 | 第15-16页 | | 2.1.2 协同过滤推荐 | 第16-17页 | | 2.1.3 推荐系统分类 | 第17-18页 | | 2.2 信任相关知识 | 第18-19页 | | 2.3 基于信任的推荐系统 | 第19-21页 | | 2.4 社区发现算法 | 第21-22页 | | 2.5 本章小结 | 第22-23页 | | 第三章 基于聚类的候选推荐用户搜索方法 | 第23-33页 | | 3.1 服务偏好相似用户的聚集 | 第23-27页 | | 3.1.1 构造无向加权图 | 第23-24页 | | 3.1.2 优化的初始聚类中心 | 第24-26页 | | 3.1.3 用户聚集流程 | 第26-27页 | | 3.2 运行环境相似用户的聚集 | 第27-30页 | | 3.3 候选推荐用户搜索方法 | 第30-31页 | | 3.4 本章小结 | 第31-33页 | | 第四章 基于用户推荐质量的服务推荐方法 | 第33-43页 | | 4.1 推荐质量的概念 | 第33-34页 | | 4.2 推荐质量相关属性 | 第34-38页 | | 4.2.1 用户评价相似度 | 第34页 | | 4.2.2 领域信任值 | 第34-38页 | | 4.2.3 领域相关度 | 第38页 | | 4.2.4 亲密程度 | 第38页 | | 4.3 计算用户推荐质量 | 第38-40页 | | 4.4 推荐服务 | 第40-42页 | | 4.5 本章小结 | 第42-43页 | | 第五章 仿真实验与原型系统 | 第43-53页 | | 5.1 仿真实验 | 第43-47页 | | 5.1.1 实验准备 | 第43页 | | 5.1.2 实验评价指标 | 第43-44页 | | 5.1.3 结果分析 | 第44-47页 | | 5.2 原型系统 | 第47-51页 | | 5.2.1 系统设计要求 | 第47-48页 | | 5.2.2 系统架构设计及模块功能 | 第48-49页 | | 5.2.3 开发环境 | 第49页 | | 5.2.4 系统测试及结果 | 第49-51页 | | 5.3 本章小结 | 第51-53页 | | 第六章 总结与展望 | 第53-55页 | | 6.1 论文总结 | 第53页 | | 6.2 下一步工作 | 第53-55页 | | 参考文献 | 第55-58页 | | 附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第58-59页 | | 附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第59-60页 | | 致谢 | 第60页 |
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论文编号BS2948686，这篇论文共60页
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