基于深度学习和社交关系正则化的混合协同过滤推荐算法

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基于深度学习和社交关系正则化的混合协同过滤推荐算法

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基于深度学习和社交关系正则化的混合协同过滤推荐算法

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-12页
第一章绪论	第12-18页
1.1 课题背景与研究意义	第12-14页
1.2 国内外研究现状	第14-16页
1.3 解决的关键技术问题	第16页
1.4 论文主要工作及章节安排	第16-18页
第二章相关技术基础	第18-36页
2.1 基于内容的推荐算法	第18-21页
2.2 基于协同过滤的推荐算法	第21-29页
2.2.1 基于邻域的协同过滤算法	第21-26页
2.2.2 基于模型的协同过滤算法	第26-29页
2.3 混合推荐方法	第29-35页
2.3.1 协同主题回归模型	第29-31页
2.3.2 协同深度学习模型	第31-35页
2.4 本章小结	第35-36页
第三章基于深度学习和社交关系正则化的混合协同过滤推荐算法	第36-47页
3.1 相关符号及问题定义	第36-37页
3.2 模型生成	第37-41页
3.3 模型学习	第41-45页
3.4 预测	第45-46页
3.5 时间复杂度分析	第46页
3.6 本章小结	第46-47页
第四章实验研究	第47-59页
4.1 实验数据	第47-48页
4.2 评价标准	第48-49页
4.3 实验设计	第49页
4.4 实验基线和参数设置	第49-51页
4.5 实验结果分析	第51-56页
4.5.1 社交网络参数对推荐性能的影响	第51-52页
4.5.2 不同稀疏程度的数据对推荐性能的影响	第52-54页
4.5.3 不同Top M 下的召回率对比	第54-55页
4.5.4 相似度函数对推荐性能的影响	第55-56页
4.6 可解释性	第56-57页
4.7 本章小结	第57-59页
总结与展望	第59-61页
参考文献	第61-65页
攻读学位期间发表论文	第65-67页
致谢	第67页

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