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《基于時間加權與評分預測的協(xié)同過濾推薦算法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、學校代碼：10663學號：4201310000363貴州師范大學碩士學位論文基于時間加權與評分預測的協(xié)同過濾推薦算法研究TheResearchoftheCollaborativeFilteringRecommendationAlgorithmBasedonTimeWeightedandScorePredicted專業(yè)名稱：計算機科學與技術專業(yè)代碼：080002研究方向：機器學習，個性化推薦申請人姓名：劉喬導師姓名：劉彬二〇一六年五月二十八日目錄摘要.........................................................................
2、..........................................IABSTRACT.....................................................................................................II第一章緒論....................................................................................................11.1研究背景................................
3、.................................................................11.2研究意義.................................................................................................31.3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀.....................................................................................31.3.1國外研究現(xiàn)狀.....................
4、..............................................................31.3.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀...................................................................................41.4研究內(nèi)容.................................................................................................51.5論文結構.............................
5、....................................................................5第二章相關研究綜述....................................................................................62.1推薦系統(tǒng)概述.........................................................................................62.1.1推薦系統(tǒng)定義..........................
6、.........................................................62.1.2推薦系統(tǒng)主要算法...........................................................................72.1.3推薦系統(tǒng)應用...................................................................................92.2協(xié)同過濾推薦算法..............................................
7、................................112.2.1基于鄰域的算法.............................................................................112.2.2隱語義模型.......................................................................
