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基于新增用戶和評分的推薦系統研究

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基于新增用戶和評分的推薦系統研究
論文目錄
 
摘要第1-5頁
Abstract第5-9頁
第1章 緒論第9-16頁
  1.1 課題研究背景第9-11頁
  1.2 課題研究意義第11-12頁
  1.3 國內外研究現狀第12-14頁
  1.4 本文主要內容以及文章結構安排第14-16頁
    1.4.1 本文主要內容第14-15頁
    1.4.2 文章結構安排第15-16頁
第2章 協同過濾算法以及推薦系統評價指標介紹第16-27頁
  2.1 基于用戶的協同過濾算法第16-20頁
    2.1.1 基于UCF的評分預測第16-18頁
    2.1.2 基于UCF的TopN推薦第18-20頁
  2.2 基于對象的協同過濾算法第20-23頁
    2.2.1 基于ICF的評分預測第20-21頁
    2.2.2 基于ICF的TopN推薦第21-23頁
  2.3 新用戶冷啟動第23頁
  2.4 推薦系統評價指標介紹第23-26頁
    2.4.1 用戶滿意度第23-24頁
    2.4.2 預測準確度第24-25頁
    2.4.3 推薦多樣性第25頁
    2.4.4 推薦新穎性第25頁
    2.4.5 推薦系統其他評測指標第25-26頁
  2.5 本章小結第26-27頁
第3章 基于新增用戶節點的個性化推薦第27-49頁
  3.1 引言第27-28頁
  3.2 基于新增虛擬用戶節點的網絡推薦算法第28-31頁
    3.2.1 基于二分網絡模型介紹第28-29頁
    3.2.2 考慮時間信息的基于二分網絡模型介紹第29-30頁
    3.2.3 新增虛擬用戶的網絡推薦模型第30頁
    3.2.4 基于網絡結構的推薦算法第30-31頁
  3.3 數據集介紹第31-32頁
  3.4 評價指標第32-34頁
  3.5 結果分析第34-48頁
    3.5.1 基于新增虛擬用戶的算法對所有用戶的推薦第34-41頁
    3.5.2 基于新增虛擬用戶節點算法對新用戶的推薦第41-48頁
  3.6 本章小結第48-49頁
第4章 基于新增評分的評分預測第49-58頁
  4.1 引言第49頁
  4.2 基于新增評分的評分預測算法第49-54頁
    4.2.1 基于新增評分的協同過濾評分預測第50-53頁
    4.2.2 基于新增評分的SOREC評分預測第53-54頁
  4.3 數據集與評價指標介紹第54頁
    4.3.1 數據集介紹第54頁
    4.3.2 評價指標介紹第54頁
  4.4 結果分析第54-56頁
  4.5 本章小結第56-58頁
第5章 總結與展望第58-60頁
  5.1 研究工作總結第58頁
  5.2 研究工作展望第58-60頁
參考文獻第60-64頁
攻讀碩士期間論文發表情況第64-65頁
致謝第65-66頁

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