协同过滤推荐算法研究论文

本文是为大家整理的协同过滤算法主题相关的10篇毕业论文文献，包括5篇期刊论文和5篇学位论文，为协同过滤算法选题相关人员撰写毕业论文提供参考。 1.[期刊

重庆大学硕士学位论文协同过滤推荐算法及其改进研究姓名：****请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：**2010-04重庆大学硕士学位论文中文摘要

在结合图书馆书籍借阅的具体特征的基础上,提出适用于馆藏书籍的个性化推荐模型;对用户相关数据进行分析,为相似度较高的用户建立邻居关系,基于协同过滤算法产生

基于物品的协同过滤算法虽然也是找和用户之前喜欢的物品相似的物品,但这里的 “相似” 其实用 “相关” 更合适,因为基于物品的协同过滤是基于共现关系来衡量物品的相似性的,也就是

doop技术和聚类技术,研究了新时期的协同过滤推荐算法。 本文主要工作及创新点包括如下方面:1.针对传统的K-means算法和Canopy算法,着重分析了初始中心随机

1.3.2 论文框架 (3) 第2章电子商务个性化推荐技术 (4) 2.1电子商务推荐系统概述 (4) 2.2协同过滤推荐技术 (4) 第3章基于用户的协同过滤推荐算法 (6) 3.1算法简介 (6) 3.2算法

Item CF 和 User CF 是基于协同过滤推荐的两个最基本的算法,User CF 是很早以前就提出来了,Item CF 是从 Amazon 的论文和专利发表之后(2001 年左右)开始流行,大家都觉得 Item CF 从

本文对传统的协同过滤算法和一些改进算法进行了分析，在前人研究的基础上对协同过滤算法做出了一些改进。. 本文的主要工作有:研究了电子商务个性化推荐系统

本课题旨 在研究基于用户的协同过滤推荐算法在电子商务个性化商品推荐中的应用。 二、国内外研究现状 1.个性化推荐技术的简介 个性化推荐(personalized recommendation)技术

概括如下:1)针对在线协同过滤推荐算法中用户偏好及物品流行度随时间动态变化的问题,本文从传统机器学习角度提出了两个改进的在线协同过滤推荐算法,分别为: