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基于不信任模型的信任增强推荐方法
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基于不信任模型的信任增强推荐方法
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-9页
第1章 绪论
第9-17页
1.1 研究背景
第9页
1.2 研究目的和意义
第9-10页
1.3 推荐算法的研究现状
第10-13页
1.3.1 经典的推荐方法
第10-13页
1.3.2 基于信任的社会化推荐方法
第13页
1.4 论文研究内容及组织结构
第13-17页
1.4.1 论文研究内容
第13-14页
1.4.2 论文组织结构
第14-17页
第2章 信任增强推荐的相关理论
第17-31页
2.1 推荐系统
第17-18页
2.2 基于内容的推荐方法
第18-20页
2.2.1 基于关键字的向量空间模型
第19-20页
2.2.2 基于内容推荐方法的优缺点
第20页
2.3 协同过滤推荐方法
第20-24页
2.3.1 相似度计算方法
第21-23页
2.3.2 评分预测
第23页
2.3.3 基准预测
第23-24页
2.4 社会化推荐
第24-27页
2.4.1 社会化推荐的定义
第24-25页
2.4.2 社会化推荐与传统推荐的区别
第25-26页
2.4.3 社会化推荐方法
第26-27页
2.4.4 传统协同过滤的局限
第27页
2.5 信任网络
第27-29页
2.5.1 信任网络的定义
第27-28页
2.5.2 信任属性
第28-29页
2.6 本章小结
第29-31页
第3章 基于矩阵分解的不信任增强推荐方法
第31-49页
3.1 不信任关系
第31-34页
3.1.1 不信任关系的潜在价值
第31-32页
3.1.2 不信任关系的属性特征
第32-34页
3.2 不信任增强推荐方法框架
第34-36页
3.2.1 基于邻域的模型与矩阵分解模型的比较
第34-36页
3.2.2 算法框架设计
第36页
3.3 不信任关系预测模型
第36-41页
3.3.1 用户交互数据分析
第37-39页
3.3.2 预测模型
第39-41页
3.4 基于矩阵分解的不信任增强推荐方法
第41-48页
3.4.1 信任和不信任关系模型
第41-43页
3.4.2 不信任增强矩阵分解
第43-45页
3.4.3 基于最小批量随机梯度下降优化
第45-47页
3.4.4 评分预测
第47-48页
3.5 本章小结
第48-49页
第4章 实验验证与结果分析
第49-59页
4.1 实验环境
第49页
4.2 推荐算法评估指标
第49-50页
4.3 实验数据集
第50-52页
4.4 模型调优
第52-54页
4.4.1 迭代次数
第52-53页
4.4.2 模型参数
第53-54页
4.5 实验比较与分析
第54-57页
4.5.1 不信任信息和信任信息对矩阵分解的影响
第55页
4.5.2 与传统协同过滤方法的比较
第55-57页
4.6 本章小结
第57-59页
结论
第59-61页
参考文献
第61-67页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
第67-69页
致谢
第69页
本篇论文共
69
页,
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