基于MovieLens数据集的协同过滤推荐系统研究

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目录

第一章 绪论

1.1 选题缘由和意义——初探推荐系统

1.2 推荐系统的主要应用领域

1.3 国内外研究现状

1.4 论文的主要工作

1.5 论文结构安排

第二章 推荐系统评测

2.1 推荐系统评测

2.2 本章小结

第三章 TopN推荐

3.1 用户行为数据简介

3.2 用户行为数据分析

3.3 MovieLe ns数据集

3.4 基于邻域的算法

3.5 本章小结

第四章 评分预测问题

4.1 实验方法

4.2 基于邻域的方法

4.3 Slope One——一种简单高效的协同过滤推荐算法

4.4 矩阵分解模型

4.5 隐语义模型

4.6 混合推荐机制

4.7 相关实验结果

4.8 本章小结

第五章 基于Apache Ma ho ut的电影推荐系统

5.1 实验环境

5.2 电影推荐系统总体设计

5.3 Apache Ma ho ut简介

5.4 电影推荐系统实现

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 论文工作总结

6.2 工作展望

参考文献

致谢

作者简介

1.基本情况

2.教育背景

3.攻读硕士学位期间的研究成果