基于模式识别的推荐技术的研究与应用

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1、*-,-一?<?,? ̄-'.V..7V.方字■■^-r:V一多气_起':者’一/一-.-.,110扭f:00\',户单化代码’::从^(。2?〇P冀冀f学号|^^翻^京菅X乂i一如餘^专业学位驾著顽±研究生学位论文葦4.—.-..較'J?; ̄" ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄— ̄.'.苗.r■.,.■.*?■'.心?.'.-.;.兵.;巧;%品题目羞己1奎i迄址鱼竖*却.\為巧赛故奇身_公_^i§k’户?

2、、--、--:气今-f?又'--k专业把_-■-■,.生:!—。达:;苗^%:P皆务研究生、分健^指导教师郭畜—企业导师餘?、沿泛^夸盖a-_?‘--..-?■卓占二州^曰期:年I巧^日化《化义夫#专业学位硕±研究生学位论文題目基于模式识别的推荐技术的研究与应用研巧生孙僅专业控制工程指导教师巧青副巧巧—六年六月五日曰期;二〇学位论文數据集中图分类号TP^3学巧分类号5….8060论文编号1001020160280

3、密级公开学位授予单位代码学位授予单位名称北京化工大学作者姓名学号20"210280^获学位专业名称控制工程获学位专业代码085210课巧来源自选研究方向樸式识别与推荐技术论文題目基于橫式识别的推荐技术的研究与应用关键词推荐系统,模式识别,特征提取,协同过滤曰*论文答辩期2016/5/27论文类型应用研究学位论文评闽及咎辩*员会情巧姓名职称工作单位学科专长指导教师郭青副教授北京化工大学流程工业建橫、优化评巧人1张凤元研究员北京化工

4、大学密码学与信患安全技术北京阳光欣禾科技有评巧人2魏玉胜高工巧据分析与处理限公司评阅人3刘希未巧工中科院自动化所系统工程评阅人4评巧人5答辩委员会主巧曹政才教授北京化工大学机器人控制技术答辩委员1赵瑞莲教授北京化工大学软件溯试答辩委员2李大字教授北京化工大学人工智能,先进控制邱宪波答辩委员3m北京化工大学化洗控巧片答辩委员4周靖林教授北京化工大学复杂系统建樓答辩委员5I[注一3:.论文类型:1.基础研究2.应用研究.开

5、发研究4.其它‘二《》..中困分类号在中国困书资料分类法查询'S-.学科分类号在中华人民共和国国家标准(08八〇7459)《学科分类与代码》中査询.四.论文编号由单位代巧和年份及学号的后四位组成.北京化工大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。>4.

6、作者签名:日期;/备关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京化工大学有关保留和使用学位论文的规定,目日:研巧生在校攻读学位期间论文王作的知识产权单位属北京化工大学。学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘,允许学位论文被查阅和借阅;学校可W公布学位论文的全、部或部分内容,可允许采用影印缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。□论文暂不公开(或保密)注释:本学位论文属于暂不公开(或保密)范围,在年解密后适用本授权书。__□非暂不公开(或保密)论文注释:本学位论文不属于暂不公开(或

7、保密)范围,适用本授权书。、、w/.作者签名AlU:满日期:、导师签名:S日期:統i基于横式巧别的推荐技术的研究与应用巧要一在信息爆炸的今天,推荐系统作为信息的种有效组织形式,正受到越来越多的关注。本文将模式识别引入推荐系统,利用模式识别对用户进行分类,并根据分类结果中用户的兴趣特征分布,为目标用户提供项目推荐。首先,介绍了推荐系统和模式识别的基本概念、硏究进展和研究方法,为本文的研究提供了理论基础。其次,本文在模式识别的基础上,设计了基于模式识别的推荐ls算法。本文aMovi

8、eLen数据集为例,将用户对项目的打分分解为用户对项目所含兴趣标签的巧分,根据用户对不同兴趣禄签的平均打分分布情况,建立了用户的兴趣偏好向量,从用户的兴趣偏

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