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机器学习��法实践推荐�pȝ��的协同过滤理论及其应�?王徏�?PDF 下蝲

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资料��介：
个性化推荐能够�Ҏ(gu��)��用户的历史行为显式或者隐式地挖掘用户潜在的兴��和需求，�q��ؓ其推送个性化信息�Q�因此受到研�I�者的�q�捧及工业界的青睐，其研�I�具有重大的学术价值及商业应用价��|��已广泛应用于大型�?sh��)子商务�q�_��、社交��^台、新��d��L��以及其他各类旅游和娱乐类�|�站中�?本书内容丰富�Q�较全面��C��l�了��Z��协同�q��o的推荐系�l�存在的问题、解��x��法和评估�{�略�Q�主要内�Ҏ(gu��)��及协同过滤推荐算法中的时序技术、矩阵分解技术和�C�交�|�络信�Q技术等知识�?本书可供从事推荐�pȝ��、�h工智能、机器学习、模式识别和信息��索等领域的科研�h员及研究生阅诅R��参考�?/span>

资料目录�Q?br /> �W?章理论入�?/span>
1�Q?引言
1�Q?推荐�pȝ��的�Ş式化定义
1�Q?��Z��q�邻的协同过滤推荐算�?/span>
1�Q?�Q?余��u�怼��?/span>
1�Q?�Q?修正余��u�怼��?/span>
1�Q?�Q?Pearson�怼��?/span>
1�Q?�Q?Jaccard�怼��?/span>
1�Q?��Z��用户兴趣的推荐算�?/span>
1�Q?��Z��模型的协同过滤推荐算�?/span>
1�Q?�Q?矩阵分解模型
1�Q?�Q?交替��二�?/span>
1�Q?�Q?概率矩阵分解
1�Q?�Q?非负矩阵分解
1�Q?��Z��信�Q的协同过滤推荐算�?/span>
1�Q?推荐�pȝ��现存问题
1�Q?�Q?冷启�?/span>
1�Q?�Q?数据�E�疏�?/span>
1�Q?�Q?可扩展�?/span>
1�Q?�Q?用户兴趣漂移
1�Q?评测指标
本章��结
参考文献第二篇��Z��时序的协同过滤推荐算�?/span>
�W?章基于巴式系数改�q�相似度的协同过滤推荐算�?/span>
2�Q?引言
2�Q?相关工作
2�Q?�Q?余��u�怼��?/span>
2�Q?�Q?调整余��u�怼��?/span>
2�Q?�Q?Pearson相关�p�L��
2�Q?�Q?Jaccard�怼��?/span>
2�Q?一�U�巴氏系数改�q�相似度的协同过滤推荐算�?/span>
2�Q?�Q?巴氏�p�L��
2�Q?�Q?巴氏�p�L��怼��?/span>
2�Q?�Q?BCCF��法描述
2�Q?实验与分�?/span>
2�Q?�Q?数据�?/span>
2�Q?�Q?评�h(hu��n)标准
2�Q?�Q?实验�l�果与分�?/span>
本章��结
参考文�?/span>
�W?章基于用户兴��和��目属性的协同�q��o推荐��法
3�Q?引言
3�Q?相关工作
3�Q?��Z��用户兴趣和项目属性的协同�q��o推荐��法
3�Q?�Q?��Z��旉��的用户兴��度权重
3�Q?�Q?改进�怼�度计��?/span>
3�Q?�Q?加权预测评分
3�Q?�Q?��法步骤
3�Q?实验�l�果与分�?/span>
3�Q?�Q?数据�?/span>
3�Q?�Q?评�h(hu��n)标准
3�Q?�Q?�l�果分析
本章��结
参考文献第三篇��Z��矩阵分解的协同过滤推荐算�?/span>
�W?章SVD和信��d��子相�l�合的协同过滤推荐算�?/span>
4�Q?引言
4�Q?标注和相兛_��?/span>
4�Q?�Q?标注
4�Q?�Q?奇异值分�?/span>
4�Q?�Q?计算�怼��?/span>
4�Q?SVD和信��d��子相�l�合的协同过滤推荐算�?/span>
4�Q?�Q?��目特征�I�间
4�Q?�Q?两阶�D�k�q�邻选择
4�Q?�Q?信�Q因子
4�Q?�Q?预测评分
4�Q?�Q?��法
4�Q?实验�l�果与分�?/span>
4�Q?�Q?数据集和实验环境
4�Q?�Q?评�h(hu��n)标准
4�Q?�Q?实验�l�果分析
本章��结
参考文�?/span>
�W?章相似度填充的概率矩阵分解的协同�q��o推荐��法
5�Q?引言
5�Q?相关工作
5�Q?�Q?协同�q��o推荐��法
5�Q?�Q?概率矩阵分解技�?/span>
5�Q?CFPFCF��法
5�Q?�Q?��法设计思想
5�Q?�Q?CFPFCF��法的描�q?/span>
5�Q?实验分析
5�Q?�Q?数据集与误差标准
5�Q?�Q?实验�l�果与性能比较
本章��结
参考文�?/span>
�W?章基于偏�|�信息的改进概率矩阵分解��法研究
6�Q?引言
6�Q?相关工作
6�Q?�Q?矩阵分解模型
6�Q?�Q?Baseline预测
6�Q?��法��程
6�Q?实验分析
6�Q?�Q?实验所用数据集
6�Q?�Q?实验环境配置
6�Q?�Q?实验评�h(hu��n)标准
6�Q?�Q?实验�l�果及分�?/span>
本章��结
参考文�?/span>
�W?章基于项目属性改�q�概率矩阵分解算�?/span>
7�Q?引言
7�Q?IARB(t��i)P��法
7�Q?�Q?�怼�度度�?/span>
7�Q?�Q?��法描述
7�Q?�Q?��法复杂度分�?/span>
7�Q?实验�l�果�Ҏ(gu��)��分析
7�Q?�Q?实验数据�?/span>
7�Q?�Q?实验评�h(hu��n)标准
7�Q?�Q?�Ҏ(gu��)��实验配置及说�?/span>
7�Q?�Q?实验参数分析
7�Q?�Q?实验�Ҏ(gu��)��
本章��结
参考文�?/span>
�W?章基于交替小二乘的改�q�概率矩阵分解算�?/span>
8�Q?引言
8�Q?交替��二�?/span>
8�Q?Baseline预测
8�Q?IPMF��法
8�Q?�Q?��法改进思想
8�Q?�Q?��法��程
8�Q?�Q?复杂度分�?/span>
8�Q?实验�l�果分析
8�Q?�Q?�Ҏ(gu��)��实验讑֮�
8�Q?�Q?实验分析
本章��结
参考文�?/span>
�W?章基于社交网�l�的改进概率矩阵分解��法研究
9�Q?引言
9�Q?相关工作
9�Q?�Q?推荐�pȝ��的�Ş式化
9�Q?�Q?矩阵分解与推荐系�l?/span>
9�Q?概率矩阵分解
9�Q?主要研究内容
9�Q?�Q?��Z��C�交�|�络的改�q�概率矩阵分�?/span>
9�Q?�Q?��法��程
9�Q?�Q?��法复杂度分�?/span>
9�Q?实验分析
9�Q?�Q?实验数据�?/span>
9�Q?�Q?实验评�h(hu��n)标准
9�Q?�Q?�Ҏ(gu��)��法
9�Q?�Q?潜在因子�l�度的媄�?/span>
9�Q?�Q?偏置的媄�?/span>
9�Q?�Q?信�Q因子的媄�?/span>
9�Q?�Q?�Ҏ(gu��)��实验分析
本章��结
参考文�?/span>
�W?0章带偏置的非负矩阵分解推荐算�?/span>
10�Q?引言
10�Q?相关工作
10�Q?�Q?矩阵分解
10�Q?�Q?奇异值矩�?/span>
10�Q?�Q?Baseline预测
10�Q?�Q?NMF��法
10�Q?RBNMF��法
10�Q?�Q?理论分析
10�Q?�Q?RBNMF��法��程
10�Q?实验分析
10�Q?�Q?数据�?/span>
10�Q?�Q?评�h(hu��n)标准
10�Q?�Q?实验�l�果及分�?/span>
本章��结
参考文�?/span>
�W?1章基于项目热度的协同�q��o推荐��法
11.1引言
11.2非负矩阵分解
11.3两阶�D�近邻选择
11.3.1两阶�D�k�q�邻选择
11.3.2��目“热度”和局部信�?/span>
11.3.3预测评分
11.4��法描述
11.5实验�l�果分析
11.5.1不同�{�略下相似度的分�?/span>
11.5.2两种因素的分布与分析
11.5.3实验�l�果及分�?/span>
本章��结
参考文�?/span>
�W�四��基于信�ȝ��协同�q��o推荐��法
�W?2章带偏置的专家信��L��荐算�?/span>
12.1引言
12.2相关工作
12.2.1专家��法
12.2.2生成推荐�?/span>
12.2.3Baseline预测
12.3改进专家��法
12.3.1改进专家信�Q
12.3.2评分形成
12.3.3��法描述
12.4实验�l�果与分�?/span>
12.4.1数据�?/span>
12.4.2评估标准
12.4.3实验�l�果及分�?/span>
本章��结
参考文�?/span>
�W?3章一�U�改�q�专家信�ȝ��协同�q��o推荐��法
13.1引言
13.2标注与相兛_��?/span>
13.2.1标注
13.2.2�q�邻模型
13.2.3专家��法
13.3改进专家��法
13.3.1重要概念
13.3.2评分形成
13.3.3��法描述
13.4实验�l�果与分�?/span>
13.4.1数据�?/span>
13.4.2评估标准
13.4.3实验�l�果与分�?/span>
本章��结
参考文�?/span>
�W�五��原型系�l�开�?/span>
�W?4章电(sh��)影推荐原型系�l?/span>
14.1引言
14.2主要功能
14.3关键技�?/span>
14.3.1概率矩阵分解模型
14.3.2�C�交�|�络正则�?/span>
14.4集群搭徏
14.4.1集群软硬件环�?/span>
14.4.2Spark集群
14.4.3HBase集群
14.5�pȝ��特点
14.6用户使用说明
14.6.1�pȝ��介界�?/span>
14.6.2建模一和徏模二界面
14.6.3集群界面
14.6.4看过的电(sh��)��q��?/span>
14.6.5推荐�?sh��)媄界�?/span>
14.6.6�l�计分析界面

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