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基于时效性的优先新品的推荐方法

论文目录

中文摘要	第3-4页
英文摘要	第4页
1 绪论	第7-12页
1.1 研究背景和意义	第7-8页
1.2 国内外研究现状	第8-10页
1.3 本文主要贡献	第10页
1.4 论文的组织结构	第10-12页
2 基础知识概述	第12-25页
2.1 推荐系统	第12-16页
2.1.1 推荐系统分类	第12-16页
2.1.2 混合推荐	第16页
2.2 相似度计算方法	第16-18页
2.3 评分预测算法	第18-19页
2.4 推荐效果评价指标	第19-21页
2.4.1 准确度指标	第19-20页
2.4.2 覆盖率	第20-21页
2.5 冷启动问题	第21-24页
2.5.1 冷启动问题描述	第21页
2.5.2 冷启动解决方法	第21-24页
2.6 本章小结	第24-25页
3 基于时效性的混合相似度计算方法	第25-36页
3.1 考虑时间因子的Pearson相似度	第25-27页
3.2 PIP相似度计算方法	第27-32页
3.3 混合相似度计算方法	第32-33页
3.4 数据标准化	第33-35页
3.4.1 数据标准化及数据标准化常用方法	第33-34页
3.4.2 对PIP三个因子的标准化	第34页
3.4.3 时间权重归一化	第34-35页
3.5 本章小结	第35-36页
4 基于时效性的优先新品推荐方法	第36-47页
4.1 偏向新品推荐的推荐算法	第36-38页
4.1.1 新品偏好度	第36-37页
4.1.2 基于新品偏好度的评分预测	第37-38页
4.2 算法过程描述	第38-40页
4.3 实例演算过程	第40-46页
4.4 本章小结	第46-47页
5 实验	第47-53页
5.1 实验环境	第47页
5.2 实验数据集	第47-48页
5.3 实验方法	第48-52页
5.3.1 新品推荐率	第48-49页
5.3.2 推荐准确度	第49-52页
5.4 本章小结	第52-53页
6 总结与展望	第53-55页
6.1 研究工作总结	第53页
6.2 研究展望	第53-55页
致谢	第55-56页
参考文献	第56-59页

论文编号BS2732657，这篇论文共59页会员购买按0.35元/页下载，共需支付20.65元。直接购买按0.5元/页下载，共需要支付29.5元。

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