协同过滤毕业论文

随着互联网技术的不断发展，网络工程专业越来越受到国家和社会的关注，我们在写作网络工程 毕业 论文时，题目也是值得我们关注的。下面是我带来的关于网络工程毕业论文题目的内容，欢迎阅读参考!网络工程毕业论文题目(一) 1. 基于 Web的分布式 EMC数据库集成查询系统 2. 基于 Web的网络课程的设计 3. 基于工作流的业务系统开发 4. B1级安全数据库设计的设计与实现 5. 数据库加密及密钥管理 方法 研究 6. 企业应用集成(EAI)中数据集成技术的应用 7. 基于数据仓库连锁店决策支持系统模型的研究 8. VC开发基于 Office 组件应用程序 9. 从 XML到关系数据库映射技术研究 10. ORACLE9i 数据库系统性能优化研究与实践 11. MIS系统统用报表的设计与实现 12. 数字机顶盒系统的软件加密设计 13. 网上体育用品店的ASP实现 14. 基于ASP的毕业设计管理系统 15. 基于ASP的考务管理系统 16. 如何在网上营销好生意 17. 网上商店顾客消费心理的研究 18. 信息产品与网络营销 19. 网络营销中的 广告 策略研究 20. 网络营销中的价格策略研究 网络工程毕业论文题目(二) 1. 网络校园网络工程综合布线方案 2. ARP攻击与防护 措施 及解决方案 3. 路由器及其配置分析 4. 服务器的配置与为维护 5. 入侵检测技术研究 6. 复杂环境下网络嗅探技术的应用及防范措施 7. 网络病毒技术研究 8. 网络蠕虫传播模型的研究 9. 无尺度网络中邮件蠕虫的传播与控制 10. 网络路由协议研究 11. 可动态配置的移动网络协议设计研究 12. Ipv4/Ipv6 双协议栈以太网接入认证和移动技术 13. 虚拟路由器的体系结构及实现 14. 一种基于分布式并行过滤得前置式邮件过滤模型 15. XML应用于信息检索的研究 16. JMX框架下 SNMP适配器的实现与应用 17. MANET 路由协议性能分析 18. Internet用户 Ipv6 协议试验网设计与实现 19. 基于光纤通道的网络文件管理系统设计与实现 20. 网络拓扑结构的测量协议与技术 21. 办公业务对象在关系数据库中的存储 网络工程毕业论文题目(三) 1、基于协同过滤的个性化Web推荐 2、Web导航中用户认知特征及行为研究 3、Web服务器集群系统的自适应负载均衡调度策略研究 4、动态Web技术研究 5、语义Web服务的关键技术研究 6、面向语义Web服务的发现机制研究 7、Web服务组合研究与实现 8、构建REST风格的Web应用程序 9、企业架构下WebService技术的研究 10、Web回归桌面的研究与应用 11、Web服务选择的研究 12、Web服务的授权访问控制机制研究 13、基于WEB标准的网络课程设计与开发 14、基于Web的教师个人知识管理系统的设计与开发 15、基于Android平台的手机Web地图服务设计 16、基于Web的信息管理系统架构的研究 17、基于Web使用挖掘的网站优化策略研究 18、基于Web的自适应测试系统的研究 19、面向语义Web服务的发现机制研究 20、面向语义Web服务的分布式服务发现研究 猜你喜欢： 1. 最新版网络工程专业毕业论文题目 2. 网络工程论文题目 3. 网络工程专业毕业论文题目 4. 网络工程专业毕业论文精选范文 5. 网络工程论文选题 6. 关于网络工程毕业论文范文

综述类: 1、Towards the  Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and  Possible Extensions。最经典的推荐算法综述 2、Collaborative Filtering Recommender Systems. JB Schafer 关于协同过滤最经典的综述 3、Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments 4、项亮的博士论文《动态推荐系统关键技术研究》 5、个性化推荐系统的研究进展.周涛等 6、Recommender systems L Lü, M Medo, CH Yeung, YC Zhang, ZK Zhang, T Zhou Physics Reports 519 (1), 1-49 （ ） 个性化推荐系统评价方法综述.周涛等 协同过滤： factorization techniques for recommender systems. Y Koren collaborative filtering to weave an information Tapestry. David Goldberg （协同过滤第一次被提出） Collaborative Filtering Recommendation Algorithms. Badrul Sarwar , George Karypis, Joseph Konstan .etl of Dimensionality Reduction in Recommender System – A Case Study. Badrul M. Sarwar, George Karypis, Joseph A. Konstan etl Memory-Based Collaborative Filtering. Kai Yu, Anton Schwaighofer, Volker Tresp, Xiaowei Xu,and Hans-Peter Kriegel systems:a probabilistic analysis. Ravi Kumar Prabhakar recommendations: item-to-item collaborative filtering. Greg Linden, Brent Smith, and Jeremy York of Item-Based Top- N Recommendation Algorithms. George Karypis Matrix Factorization. Ruslan Salakhutdinov Decompositions,Alternating Least Squares and other Tales. Pierre Comon, Xavier Luciani, André De Almeida 基于内容的推荐：   Recommendation Systems. Michael J. Pazzani and Daniel Billsus 基于标签的推荐：   Recommender Systems: A State-of-the-Art Survey. Zi-Ke Zhang(张子柯), Tao Zhou(周 涛), and Yi-Cheng Zhang(张翼成) 推荐评估指标：   1、推荐系统评价指标综述. 朱郁筱，吕琳媛 2、Accurate is not always good：How Accuacy Metrics have hurt Recommender Systems 3、Evaluating Recommendation Systems. Guy Shani and Asela Gunawardana 4、Evaluating Collaborative Filtering Recommender Systems. JL Herlocker 推荐多样性和新颖性：   1. Improving recommendation lists through topic diversification. Cai-Nicolas Ziegler Sean M. McNee, Joseph Lausen Fusion-based Recommender System for Improving Serendipity Maximizing Aggregate Recommendation Diversity：A Graph-Theoretic Approach The Oblivion Problem：Exploiting forgotten items to improve Recommendation diversity A Framework for Recommending Collections Improving Recommendation Diversity. Keith Bradley and Barry Smyth 推荐系统中的隐私性保护：   1、Collaborative Filtering with Privacy. John Canny 2、Do You Trust Your Recommendations? An Exploration Of Security and Privacy Issues in Recommender Systems. Shyong K “Tony” Lam, Dan Frankowski, and John Ried. 3、Privacy-Enhanced Personalization. Alfred 4、Differentially Private Recommender Systems：Building Privacy into the  Netflix Prize Contenders. Frank McSherry and Ilya Mironov Microsoft Research,  Silicon Valley Campus 5、When being Weak is Brave: Privacy Issues in Recommender Systems. Naren Ramakrishnan, Benjamin J. Keller,and Batul J. Mirza 推荐冷启动问题：   Boltzmann Machines for Cold Start Recommendations. Asela Preference Regression for Cold-start Recommendation. Seung-Taek Park, Wei Chu Cold-Start Problem in Recommendation Systems. Xuan Nhat and Metrics for Cold-Start Recommendations. Andrew I. Schein, Alexandrin P opescul, Lyle H. U ngar bandit(老虎机算法,可缓解冷启动问题):  1、Bandits and Recommender Systems. Jeremie Mary, Romaric Gaudel, Philippe Preux 2、Multi-Armed Bandit Algorithms and Empirical Evaluation 基于社交网络的推荐：   1. Social Recommender Systems. Ido Guy and David Carmel A Social Networ k-Based Recommender System(SNRS). Jianming He and Wesley W. Chu Measurement and Analysis of Online Social Networks. Referral Web：combining social networks and collaborative filtering 基于知识的推荐：   1、Knowledge-based recommender systems. Robin Burke 2、Case-Based Recommendation. Barry Smyth 3、Constraint-based Recommender Systems: Technologies and Research Issues. A. Felfernig. R. Burke 其他：   Trust-aware Recommender Systems. Paolo Massa and Paolo Avesani