基于RFM模型的协同过滤算法研究与应用.docx

基于RFM模型的协同过滤算法研究与应用

目录

基于RFM模型的协同过滤算法研究与应用（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

RFM模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1RFM模型的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2RFM模型的计算方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3RFM模型的优势与局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

协同过滤算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1协同过滤算法的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2协同过滤算法的类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.3协同过滤算法的优缺点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

基于RFM模型的协同过滤算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

4.1算法设计思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.2数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.3RFM模型融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.4协同过滤算法实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

5.1数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

5.2实验环境与参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.3实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.3.1准确率分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.3.2召回率分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.3.3推荐效果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

6.1案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

6.2案例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

6.3案例三．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

7.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

7.2研究不足与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

7.3未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

基于RFM模型的协同过滤算法研究与应用（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

一、内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

二、相关理论概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

RFM模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

协同过