图书介绍

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基于优化支持向量机的个性化推荐研究
  • 王喜宾，文俊浩著 著
  • 出版社： 重庆：重庆大学出版社
  • ISBN：9787568904841
  • 出版时间：2017
  • 标注页数：172页
  • 文件大小：19MB
  • 文件页数：183页
  • 主题词：向量计算机－研究

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图书目录

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

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