基于回归策略的混合推荐算法研究及并行化实现

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1、分类号TP393学号14063052UDC密级公开工程硕士学位论文基于回归策略的混合推荐算法研究及并行化实现硕士生姓名李永超学科专业计算机技术研究方向推荐系统指导教师罗军研究员国防科学技术大学研究生院二〇一六年十一月ResearchonHybridRecommendationAlgorithmandItsParallelImplementationBasedonRegressionStrategyCandidate:YongchaoLiAdvisor:Prof.JunLuoAdissertationSubmittedinpartialfulfillmentoftherequirements

2、forthedegreeofMasterofEngineeringinComputerTechnologyGraduateSchoolofNationalUniversityofDefenseTechnologyChangsha,Hunan,P.R.ChinaNov,2016国防科学技术大学研究生院硕士学位论文第II页国防科学技术大学研究生院硕士学位论文目录摘要....................................................................................................................

3、............i第一章绪论.....................................................................................................................11.1研究背景..........................................................................................................11.2国内外研究现状......................................

4、........................................................41.2.1推荐系统研究现状.................................................................................41.2.2推荐算法的并行化研究现状.................................................................51.3研究内容........................................................

5、..................................................61.4论文组织结构..................................................................................................7第二章推荐系统介绍...................................................................................................82.1推荐系统定义.....................

6、...............................................................................82.2推荐算法主要分类............................................................................................92.2.1基于协同过滤的推荐算法.....................................................................92.2.2基于内容的推荐算法..............

7、.............................................................132.2.3基于组合策略的混合推荐算法...........................................................142.3推荐算法常用性能评测方法.......................................................

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