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融合图像相似性与协同过滤的个性化推荐算法研究

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融合图像相似性与协同过滤的个性化推荐算法研究

中文摘要第4-5页Abstract第5页第1章绪论第8-22页研究背景第8-10页国内外研究现状第10-13页相关技术第10-11页推荐算法介绍第11-13页协同过滤推荐技术概述第13-18页协同过滤算法的原理第14-15页协同过滤算法的步骤第15-17页协同过滤算法的难点与改进方法第17-18页本文的研究目标与结构第18-22页研究目的与意义第18-19页本文的工作第19-20页论文组织结构第20-22页第2章优化近邻选择的协同过滤算法第22-32页问题定义以及相关工作第22-23页协同过滤算法近邻选择的优化第23-26页自适应的相似度影响因子第23-24页近邻偏好性计算第24-25页预测偏好定义第25-26页推荐算法第26页实验结果与分析第26-31页实验数据集第26-27页度量标准第27-28页相似度度量标准比较第28-29页推荐算法推荐质量比较第29-31页本章小结第31-32页第3章基于图像相似性的推荐算法第32-53页相关研究第32-33页尺度不变特征特征变换算法第33-36页:一种更加高效简洁的局部图像描述算法第36-39页兴趣区域的划分第36-37页描述子的产生第37-39页实验及结果分析第39-52页实验数据集第39-41页评估标准第41页实验结果第41-52页本章小结第52-53页第4章基于融合策略的个性化推荐算法第53-65页问题定义第53-55页融合策略第55-57页推荐算法流程第57-60页图像特征的降维处理第57-60页推荐算法的步骤第60页实验及结果分析第60-63页实验数据集第60-61页度量标准第61页推荐质量对比分析第61-63页本章小结第63-65页第5章总结与展望第65-67页总结与特色第65-66页工作展望第66-67页参考文献第67-73页攻读硕士学位期间公开发表的论文与科研项目第73-74页致谢第74-75页。