基于邻域与矩阵分解的推荐算法研究

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摘要

第1章绪论

1．1选题背景及研究意义

1．2国内外研究现状

1．3研究内容

1．4创新点和论文结构

1．4．1创新点

1．4．2论文结构

1．5本章小结

2．1协同过滤算法

2．2相似度计算公式

2．3基于邻域的协同过滤算法

2．3．1基于用户的协同过滤算法

2．3．2基于项目的协同过滤算法

2．4基于矩阵分解的协同过滤算法

2．5 MovieLines数据集与评价标准

2．6本章小结

第3章基于PCA与联合近邻权值的协同过滤算法

3．1主成分分析

3．1．1主成分分析的原理

3．1．2主成分分析的步骤

3．2最小二乘法

3．2．1多元线性模型

3．2．2矩阵模型

3．3基于PCA与联合近邻权值的协同过滤算法

3．3．1联合近邻权值算法

3．3．2基于PCA与联合近邻权值算法思想

3．4算法实验与结果分析

3．5本章小结

第4章K近邻矩阵分解算法

4．1最近邻计算

4．1．1基于用户最近邻

4．1．2基于项目最近邻

4．2矩阵分解实现

4．2．1随机梯度下降算法

4．2．2近邻评分矩阵

4．2．3矩阵分解与评分预测

4．3评分矩阵初始化

4．4算法实验与结果分析

4．5本章小结

第5章总结与展望

5．1主要工作与结论

5．2存在不足及展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间论文发表情况