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基于混合模型的商品购买预测

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基于混合模型的商品购买预测
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第一章 绪论第11-15页
  1.1 研究背景第11页
  1.2 国内外研究现状第11-13页
  1.3 论文研究内容及意义第13页
  1.4 论文组织结构第13-15页
第二章 相关理论与技术第15-30页
  2.1 用户的个性化信息第15-17页
    2.1.1 评分数据第15页
    2.1.2 朋友关系第15-16页
    2.1.3 标签信息第16-17页
    2.1.4 其他第17页
  2.2 推荐系统的主要方法第17-27页
    2.2.1 基于内容过滤的推荐第17-18页
    2.2.2 协同过滤推荐第18-19页
    2.2.3 其他第19-27页
  2.3 推荐系统评测指标第27-29页
    2.3.1 预测准确度第28页
    2.3.2 分类准确度第28页
    2.3.3 其他第28-29页
  2.4 本章小结第29-30页
第三章 基于社会网络和标签信息的协同过滤算法第30-40页
  3.1 问题定义第30-31页
  3.2 算法描述第31-35页
    3.2.1 基于社会网络的协同过滤算法第31-32页
    3.2.2 基于标签的协同过滤算法第32-33页
    3.2.3 基于社会网络和标签的协同过滤算法第33-35页
  3.3 实验设计第35-36页
    3.3.1 数据集第35-36页
    3.3.2 实验参数设置以及度量方法第36页
  3.4 实验结果与评价第36-39页
  3.5 本章小结第39-40页
第四章 基于标签和类别信息的矩阵分解算法第40-54页
  4.1 问题定义第40-41页
  4.2 算法描述第41-44页
    4.2.1 用户正则项第41-43页
    4.2.2 物品正则项第43页
    4.2.3 基于标签和类别信息加权的矩阵分解推荐方法第43-44页
  4.3 实验设计第44-45页
    4.3.1 数据集第44-45页
    4.3.2 与其他推荐算法比较第45页
    4.3.3 实验参数设置及度量方法第45页
  4.4 实验结果与评价第45-53页
    4.4.1 整体实验结果第46-47页
    4.4.2 参数α对效果的影响第47-48页
    4.4.3 参数λ_(user)和λ_(item)对推荐的影响第48-50页
    4.4.4 参数β对推荐的影响第50-51页
    4.4.5 参数num对推荐的影响第51-52页
    4.4.6 类别相似性中限制对推荐的影响第52-53页
  4.5 本章小结第53-54页
第五章 总结与展望第54-56页
  5.1 总结第54页
  5.2 展望第54-56页
致谢第56-57页
参考文献第57-62页
作者简介第62页

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