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基于协同过滤的推荐算法研究

目录

摘要 ................................................................................................................................ I ABSTRACT ................................................................................................................. II 目录 ............................................................................................................................. III 第一章绪论 .. (1)

§1.1 研究背景和意义 (1)

§1.2 国内外研究现状 (2)

§1.2.1 国外研究现状 (3)

§1.2.2 国内研究现状 (4)

§1.3 协同推荐技术面临的问题及挑战 (6)

§1.4 论文的基本内容和解决问题 (7)

第二章相关理论及技术 (8)

§2.1 个性化推荐技术 (8)

§2.1.1 基于内容过滤的推荐技术 (8)

§2.1.2 协同过滤推荐技术 (9)

§2.1.3 混合推荐技术 (10)

§2.1.4 基于社会关系的推荐技术 (11)

§2.2 基于内存的推荐方法 (12)

§2.2.1 基于用户的协同过滤 (13)

§2.2.2 基于项目的协同过滤 (17)

§2.2.3 基于内存推荐算法的对比 (17)

§2.3 基于模型的推荐方法 (19)

第三章基于用户特征的分步协同推荐算法 (20)

§3.1 问题分析 (20)

§3.2 基于用户特征的分步协同过滤框架 (20)

§3.2.1基于用户特征的K-means聚类 (21)

§3.2.2分步协同过滤框架 (22)

§3.3 实验验证和分析 (24)

§3.3.1 数据集 (24)

§3.3.2评价指标 (25)

§3.3.3 算法结果对比 (25)

第四章结合用户评论内容和评分的推荐算法 (28)

§4.1 问题分析 (28)

§4.2 对评论内容和评分的建模 (30)

§4.2.1 潜因子推荐系统 (30)

§4.2.2 LDA模型 (31)

§4.2.3 CRR模型 (32)

§4.3 实验和结果分析 (34)

§4.3.1 数据集 (34)

§4.3.2 对比方法和评估指标 (34)

§4.3.3 算法结果对比 (35)

第五章总结与展望 (38)

§5.1 工作总结 (38)

§5.2 工作展望 (38)

参考文献 (40)

致谢 (46)

作者在攻读硕士学位期间主要研究成果 (47)

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