基于AP聚类算法的推荐系统研究

目录

目录

第1章绪论 (1)

1.1 背景及意义 (1)

1.2 国内外研究现状及分析 (2)

1.2.1 国外研究现状 (2)

1.2.2 国内研究现状 (4)

1.3 本文研究内容 (4)

第2章推荐系统概述 (7)

2.1 推荐系统 (7)

2.2 基于内容的推荐算法 (9)

2.3 协同过滤算法 (11)

2.3.1 基于用户的协同过滤 (12)

2.3.2 基于项目的协同过滤 (15)

2.3.3 基于模型的协同过滤 (15)

2.3.4 协同过滤算法的优缺点 (16)

2.4 基于聚类的推荐算法 (16)

2.5 混合推荐算法 (18)

2.6 本章小结 (18)

第3章基于AP聚类的推荐系统研究 (19)

3.1 聚类算法简介 (19)

3.2 推荐算法概述 (21)

3.3 基于AP聚类的推荐系统用户分群 (22)

3.3.1 聚类过程 (22)

3.3.2 查找最近邻 (26)

3.4 实验 (26)

3.4.1 实验环境 (26)

3.4.2 实验数据集 (26)

IV

万方数据

目录

3.4.3 评价指标 (27)

3.5 本章小结 (29)

第4章基于改进AP聚类的推荐算法研究 (30)

4.1 基于AP聚类的推荐算法的不足 (30)

4.2 AP聚类推荐算法的改进 (30)

4.2.1 欧式距离的改进 (30)

4.2.2 基于改进的合并过程 (34)

4.2.3 改进的AP聚类算法 (35)

4.3 实验 (35)

4.3.1 实验数据及评价指标 (35)

4.4 本章小结 (37)

第5章总结与展望 (38)

5.1 总结 (38)

5.2 创新点 (38)

5.3 研究与展望 (39)

参考文献 (40)

致谢 (44)

V

万方数据