基于优化支持向量机的个性化推荐研究PDF电子书下载
- 电子书积分:9 积分如何计算积分?
- 作 者:王喜宾,文俊浩著
- 出 版 社:重庆:重庆大学出版社
- 出版年份:2017
- ISBN:9787568904841
- 页数:172 页
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 3
1.3 本书的主要工作 9
1.4 本书的组织结构 12
1.5 本章小结 13
第2章 支持向量机与个性化推荐相关研究分析 14
2.1 支持向量机相关研究和优势分析 14
2.2 个性化推荐系统相关分析 18
2.3 基于支持向量机的个性化推荐技术 25
2.4 评价指标 29
2.5 本章小结 32
第3章 基于支持向量分类机的推荐方法 33
3.1 支持向量分类机算法在个性化推荐应用中的分析 36
3.2 支持向量分类机和参数优化对象 37
3.3 粒子群优化(PSO)算法提升SVM的分类性能 44
3.4 分类准确率实验结果与分析 49
3.5 个性化推荐实验结果与分析 53
3.6 本章小结 61
第4章 基于支持向量机先分类再回归的推荐方法 62
4.1 支持向量机回归算法在个性化推荐应用中的分析 64
4.2 支持向量回归机和参数优化对象 65
4.3 带进化速度和聚集度的自适应PSO算法 67
4.4 准确率实验结果与分析 71
4.5 个性化推荐实验结果与分析 75
4.6 本章小结 83
第5章 基于平滑技术和核减少技术的对称支持向量机推荐方法 84
5.1 对称支持向量机分析 86
5.2 利用平滑技术和核减少技术改进对称支持向量机 88
5.3 核减少的平滑对称支持向量机(RSTWSVM)算法 96
5.4 RSTWSVM算法性能测试结果及分析 100
5.5 个性化推荐实验结果与分析 108
5.6 本章小结 118
第6章 基于主动学习的半监督直推式支持向量机推荐方法 119
6.1 半监督支持向量机、主动学习和基于图的方法 121
6.2 正则化框架和样本选择策略 126
6.3 基于主动学习的半监督直推式支持向量机(ALTSVM)算法 130
6.4 ALTSVM算法性能测试结果及分析 133
6.5 个性化推荐实验结果及分析 140
6.6 本章小结 149
第7章 结论与展望 150
7.1 结论 150
7.2 展望 152
参考文献 154
- 《中央财政支持提升专业服务产业发展能力项目水利工程专业课程建设成果 设施农业工程技术》赵英编 2018
- 《名家解读经典系列 王季思推荐古代戏曲》王季思 2017
- 《工作-家庭支持氛围影响机制的实证研究》刘崇瑞 2019
- 《财政支持视角下就业公平制度的宏观经济效应研究》刘新 2019
- 《中国城乡困难家庭社会政策支持研究》王杰秀主编 2019
- 《面向应急管理的情报支持研究》李阳著 2019
- 《实用临床药物治疗学 营养支持 翻译版》吕迁洲 2020
- 《个性作文 小学四年级 新课标》张丽主编 2007
- 《理性化之路 商业视角下的非营利组织发展研究》宋程成著 2019
- 《互意:交互设计的个性化语言=MUTUAL UNDERSTANDING:PERSONALIZED LANGUAGE OF INTERACTION DESIGN》纪毅著 2019
- 《大学计算机实验指导及习题解答》曹成志,宋长龙 2019
- 《大学生心理健康与人生发展》王琳责任编辑;(中国)肖宇 2019
- 《大学英语四级考试全真试题 标准模拟 四级》汪开虎主编 2012
- 《大学英语教学的跨文化交际视角研究与创新发展》许丽云,刘枫,尚利明著 2020
- 《复旦大学新闻学院教授学术丛书 新闻实务随想录》刘海贵 2019
- 《大学英语综合教程 1》王佃春,骆敏主编 2015
- 《重庆市绿色建筑评价技术指南》重庆大学,重庆市建筑节能协会绿色建筑专业委员会主编 2018
- 《大学物理简明教程 下 第2版》施卫主编 2020
- 《大学化学实验》李爱勤,侯学会主编 2016
- 《中国十大出版家》王震,贺越明著 1991