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音像系统关键技术的研究田保军
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前言章 系统 1.1 什么是系统 1.1.1 系统的定义 1.1.2 系统的分类 1.1.3 系统的过程 1.2 系统的研究现状 1.3 系统的评测第2章 数据填充方法 2.1 协同过滤算法概述 2.1.1 基于用户的协同过滤算法 2.1.2 基于项目的协同过滤算法 2.2 数据填充方法解决数据稀疏问题 . 数据填充方法的并行化 ..1 算法并行化过程 ..2 算法并行化实现 2.4 实验评测及分析 2.4.1 实验平台 2.4.2 实验评测及分析方法 2.5 小结第3章 K-means聚类算法 3.1 K-means聚类算法的简介和特点 3.1.1 K-means聚类算法简介 3.1.2 K-means聚类算法特点 3.2 K-means聚类算法解决冷启动问题 3.2.1 解决冷启动问题的思路 3.2.2 K-means聚类算法实现 3.. 数据预处理 3.2.4 解决新用户冷启动问题的过程 3.3 K-means聚类算法的并行化 3.4 实验评测及分析 3.4.1 实验平台 3.4.2 实验数据集 3.4.3 实验结果及分析 3.5 小结第4章 基于混合算法的系统 4.1 遗传算法 4.2 混合算法 4.3 混合算法解决冷启动问题 4.4 混合算法的并行化 4.4.1 聚类模型的并行化 4.4.2 新用户划分算法的并行化 4.5 算法的并行化 4.6 实验评测及分析 4.6.1 实验平台 4.6.2 实验数据集 4.6.3 实验结果及分析 4.6.4 单机和Hado叩集群下的可扩展实验 4.6.5 Hadoop集群加速比实验 4.7 小结第5章 基于信任关系的系统 5.1 信任关系 5.1.1 信任的定义 5.1.2 信任关系的特征 5.1.3 信任关系的优点 5.1.4 信任的度量方法 5.2 融合信任关系的模型 5.2.1 计算信任关系 5.2.2 计算用户间相似 5.. 融合信任的概率矩阵分解模型 5.3 实验评测及分析 5.3.1 实验平台 5.3.2 实验数据集 5.3.3 实验结果及分析 5.4 小结 3.4 实验评测及分析 3.4.1 实验平台 3.4.2 实验数据集 3.4.3 实验结果及分析 3.5 小结第4章 基于混合算法的系统 4.1 遗传算法 4.2 混合算法 4.3 混合算法解决冷启动问题 4.4 混合算法的并行化 4.4.1 聚类模型的并行化 4.4.2 新用户划分算法的并行化 4.5 算法的并行化 4.6 实验评测及分析 4.6.1 实验平台 4.6.2 实验数据集 4.6.3 实验结果及分析 4.6.4 单机和Hado叩集群下的可扩展实验 4.6.5 Hadoop集群加速比实验 4.7 小结第5章 基于信任关系的系统 5.1 信任关系 5.1.1 信任的定义 5.1.2 信任关系的特征 5.1 -3信任关系的优点 5.1.4 信任的度量方法 5.2 融合信任关系的模型 5.2.1 计算信任关系 5.2.2 计算用户间相似 5.. 融合信任的概率矩阵分解模型 5.3 实验评测及分析 5.3.1 实验平台 5.3.2 实验数据集 5.3.3 实验结果及分析 5.4 小结第6章 融合多源数据的系统 6.1 融合评论数据的系统 6.1.1 项目文本的主题建模 6.1.2 项目丈本的卷积神经网络建模 6.3 基于项目评论特征构建系统 6.2 融合评分与评论数据的系统 6.2.1 栈式降噪自编码器 6.2.2 构建SLCPMF模型 6.3 实验评测及分析 6.3.1 实验平台 6.3.2 实验数据集 6.3.3 实验结果分析 6.4 小结参考文献
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