基于用户兴趣的购买行为预测任务书
2020-02-18 03:02
1. 毕业设计（论文）主要内容：
研究基于概率矩阵的推荐算法模型，并根据公共数据库，对该模型进行优化，实现对用户兴趣的推荐。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1. 广泛调研，形成方案，完成开题报告；
2. 研究概率矩阵及相关的推荐算法；
3. 完成软件设计并对公共数据进行分析和性能对比；
4. 绘制相关图、表等不少于15幅；
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1～3周：查阅相关文献资料，完成不少于2万英文字符（五千中文字）的英文翻译任务，明确研究方向，确定研究内容，完成开题报告；
4～6周：完成系统整体设计，学习相关推荐算法；
7～9周：完成软件设计；
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4. 主要参考文献
[1] PAPAMICHAILGP, PAPAMICHAILDP. The k-means range algorithm forpersonalized data clustering in e-commerce[J]. EuropeanJournal of Operational Research,2007,1(1):1400-1408..
[2] 杨丰瑞,刘彪,杜托. 结合矩阵分解的混合型社会化推荐算法[J]. 计算机应用研究,2018,35(6):1631-1635.
[3] 张航,叶东毅. 一种基于多正则化参数的矩阵分解推荐算法[J]. 计算机工程与应用,2017,53(3):74-79
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