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當前位置:教育論文中心首頁--碩士論文--基于改進的時間與用戶影響的協同過濾算法
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基于改進的時間與用戶影響的協同過濾算法
 
     論文目錄
 
摘要第5-6頁
Abstract第6頁
1 緒論第12-18頁
    1.1 研究背景及意義第12-13頁
    1.2 推薦系統面臨的問題第13-14頁
    1.3 國內外研究現狀第14-16頁
    1.4 本文主要研究內容及貢獻第16頁
    1.5 本文的結構安排第16-18頁
2 推薦系統基礎理論第18-35頁
    2.1 推薦系統關鍵技術第18-28頁
        2.1.1 基于人口統計學的推薦第18-19頁
        2.1.2 基于內容的推薦第19-21頁
        2.1.3 基于知識的推薦算法第21-23頁
        2.1.4 基于標簽的推薦算法第23-24頁
        2.1.5 混合推薦算法第24-28頁
    2.2 推薦系統評價指標第28-30頁
        2.2.1 預測準確度第28-29頁
        2.2.2 分類準確度第29頁
        2.2.3 排序準確度第29-30頁
    2.3 相似度度量第30-32頁
        2.3.1 歐式距離相似性第30頁
        2.3.2 余弦相似度第30-31頁
        2.3.3 Pearson相關系數第31-32頁
        2.3.4 Jaccard系數第32頁
    2.4 最近鄰選擇策略第32-34頁
        2.4.1 K近鄰法第32-33頁
        2.4.2 閥值法第33-34頁
    2.5 本章小結第34-35頁
3 改進的協同過濾推薦算法第35-49頁
    3.1 協同過濾算法第35-41頁
        3.1.1 基于用戶的協同過濾算法第36-39頁
        3.1.2 基于項目的協同過濾第39-41頁
        3.1.3 兩種算法的比較第41頁
    3.2 協同過濾算法的改進第41-48頁
        3.2.1 相關工作第41-43頁
        3.2.2 問題的提出第43頁
        3.2.3 非線性遺忘曲線引入第43-44頁
        3.2.4 改進的漸增時間權重函數第44-45頁
        3.2.5 改進的用戶影響度第45-46頁
        3.2.6 預測評分第46-47頁
        3.2.7 改進后的算法詳細步驟第47-48頁
    3.3 本章小結第48-49頁
4 實驗第49-55頁
    4.1 數據集第49頁
    4.2 實驗結果分析第49-54頁
    4.3 本章小結第54-55頁
總結與展望第55-56頁
參考文獻第56-60頁
致謝第60-61頁
作者簡介及讀研期間主要科研成果第61頁

 
 
論文編號BS4276153,這篇論文共61
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