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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于协同过滤的个性化推荐算法研究及系统实现
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基于协同过滤的个性化推荐算法研究及系统实现
 
     论文目录
 
摘要第6-7页
Abstract第7页
第1章 绪论第10-14页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 主要研究内容第12-13页
    1.4 论文结构安排第13-14页
第2章 推荐系统及经典推荐算法第14-24页
    2.1 推荐系统第14-15页
    2.2 基于内容的推荐第15-17页
        2.2.1 基于内容的推荐算法第15-17页
        2.2.2 基于内容的推荐算法的优缺点第17页
    2.3 协同过滤推荐第17-20页
        2.3.1 基于用户协同过滤的推荐算法第18-20页
        2.3.2 基于协同过滤推荐算法的优缺点第20页
    2.4 基于数据挖掘的推荐第20-23页
        2.4.1 基于关联规则的推荐技术第21-22页
        2.4.2 k-means聚类第22-23页
    2.5 本章小结第23-24页
第3章 用户相似度计算方法的改进第24-32页
    3.1 用户相似度计算的问题第24-25页
    3.2 改进计算用户相似度的思路第25-26页
    3.3 实验分析第26-31页
        3.3.1 实验数据第26-27页
        3.3.2 评测指标第27-28页
        3.3.3 实验过程及分析第28-31页
    3.4 小结第31-32页
第4章 基于k-means聚类改进协同过滤算法第32-40页
    4.1 协同过滤算法的速度瓶颈问题第32页
    4.2 基于k-means聚类改进协同过滤算法的思路第32-34页
    4.3 实验分析第34-39页
        4.3.1 实验数据第34页
        4.3.2 评测指标第34-35页
        4.3.3 实验过程及分析第35-39页
    4.4 小结第39-40页
第5章 文章推荐子系统设计与实现第40-55页
    5.1 相关技术介绍第40页
    5.2 文章推荐子系统需求分析第40-41页
    5.3 推荐子系统设计第41-49页
        5.3.1 推荐子系统总体设计第41-42页
        5.3.2 推荐子系统功能模块设计第42-44页
        5.3.3 数据库设计第44-49页
    5.4 文章推荐子系统实现第49-54页
    5.5 小结第54-55页
总结与展望第55-56页
致谢第56-57页
参考文献第57-60页

 
 
论文编号BS2794095,这篇论文共60
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