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基于情境感知的服务推荐方法研究

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基于情境感知的服务推荐方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-13页
第1章 绪论第13-19页
  1.1 研究背景第13-16页
    1.1.1 推荐系统的相关研究第13-15页
    1.1.2 情境感知推荐方法的相关研究第15-16页
  1.2 研究意义第16-17页
  1.3 本文研究内容和组织结构第17-18页
  1.4 本章小结第18-19页
第2章 推荐系统的相关理论和算法分析第19-33页
  2.1 推荐系统概念第19-20页
  2.2 基于内容的推荐算法第20-21页
    2.2.1 算法概念第20页
    2.2.2 算法流程第20-21页
    2.2.3 算法优缺点第21页
  2.3 基于协同过滤的推荐算法第21-28页
    2.3.1 基于用户的协同过滤推荐第22-23页
    2.3.2 基于项目的协同过滤推荐第23-24页
    2.3.3 基于模型的协同过滤推荐第24-25页
    2.3.4 算法流程第25-28页
    2.3.5 算法优缺点第28页
  2.4 混合推荐算法第28-30页
  2.5 算法评价指标第30-32页
    2.5.1 预测评价第30-31页
    2.5.2 Top-N推荐评价第31-32页
  2.6 本章小结第32-33页
第3章 情境感知相关理论及模型构建第33-39页
  3.1 情境感知概念第33-34页
  3.2 情境数据获取第34-35页
  3.3 情境数据处理第35-37页
    3.3.1 缺失值处理第35页
    3.3.2 冗余数据处理第35-37页
    3.3.3 离群点处理第37页
  3.4 情境推荐建模第37-38页
  3.5 本章小结第38-39页
第四章 基于K-means的情境聚类服务推荐第39-54页
  4.1 基于K-means的情境聚类推荐第39-45页
    4.1.1 情境计算第39-41页
    4.1.2 情境聚类模型第41-42页
    4.1.3 推荐算法第42-45页
  4.2 基于K-means和时间加权的情境聚类推荐第45-46页
  4.3 算法设计与实验分析第46-52页
    4.3.1 实验环境第46页
    4.3.2 实验数据集第46-48页
    4.3.3 评价指标选择第48页
    4.3.4 实验结果分析第48-52页
  4.4 本章小结第52-54页
第5章 基于情境感知和神经网络的服务推荐第54-66页
  5.1 基于情境感知和神经网络的推荐第54-55页
  5.2 神经网络模型构建第55-58页
  5.3 基于情境感知和神经网络推荐的算法模型第58-60页
  5.4 算法设计与实验分析第60-65页
    5.4.1 评价指标第60页
    5.4.2 实验结果分析第60-65页
  5.5 本章小结第65-66页
结论第66-68页
参考文献第68-73页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文和专利第73-74页
致谢第74页

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