声明
致谢
变量注释表
1 绪论
1.1研究背景
1.2国内外研究现状
1.2.1 推荐系统研究现状
1.2.2混合推荐系统研究现状
1.2.3面临的主要问题
1.3论文主要研究内容
1.4论文组织结构
2 推荐系统理论及相关算法
2.1 推荐系统简介
2.2 推荐算法分类
2.2.1基于内容的推荐算法
2.2.2 协同过滤推荐
2.2.3 推荐算法中的相关技术
2.2.4 算法比较
2.2.5 混合推荐算法
2.3 相似度计算方法
2.4 评价指标
2.5 本章小结
3 融合内容与矩阵分解的混合推荐算法
3.1 相关技术及基本原理
3.1.1 TF-IDF技术
3.1.2 非负矩阵分解
3.1.3 K最近邻技术
3.2 算法描述
3.2.1 局部结构的特性与衡量
3.2.2 基于乘法更新的参数学习算法
3.3 算法流程
3.4 本章小结
4 实验结果与分析
4.1 实验环境
4.2 数据集描述
4.3.1 实验方法
4.3.2 评价指标
4.4 对比算法
4.5 实验结果与分析
4.6 本章小结
5 结论与展望
5.1 结 论
5.2 展望
参考文献
作者简历
学位论文原创性声明
学位论文数据集
