论文目录 | |
ABSTRACT | 第1-6页 |
摘要 | 第6-10页 |
Notations | 第10-11页 |
Abbreviations | 第11-16页 |
Chapter 1 Introduction | 第16-20页 |
1.1 Research Background and Significance | 第16-17页 |
1.2 Recommendation Techniques | 第17-18页 |
1.2.1 Collaborative Recommendation | 第17页 |
1.2.2 Content-based Recommendation | 第17-18页 |
1.2.3 Hybrid Recommendation | 第18页 |
1.3 Major Challenges | 第18-19页 |
1.4 Remainder of This Paper | 第19-20页 |
Chapter 2 Recommender Systems | 第20-24页 |
2.1 Problem Definition of Recommendation | 第20页 |
2.2 Evaluating Recommendation Results | 第20-24页 |
2.2.1 Accuracy | 第21-22页 |
2.2.2 Novelty | 第22-23页 |
2.2.3 Coverage | 第23-24页 |
Chapter 3 Tag-Aware Recommendation Algorithm Based on Deep Neural Networks | 第24-40页 |
3.1 Introduction | 第24-26页 |
3.2 Background | 第26-28页 |
3.2.1 Tag-Aware Recommendation Models | 第26-27页 |
3.2.2 Related Work on Tag-aware Recommendations | 第27-28页 |
3.3 Recommendation Algorithm Based on Deep Neural Networks | 第28-32页 |
3.3.1 Initialization of Users’ Profiles | 第29页 |
3.3.2 Processing Tag Information via Deep Neural Networks | 第29-32页 |
3.3.3 Making Recommendations Based on Extracted Features | 第32页 |
3.4 Experiments | 第32-38页 |
3.4.1 Test Datasets and Parameter Settings | 第32-34页 |
3.4.2 Experimental Results | 第34-38页 |
3.5 Brief Summary | 第38-40页 |
Chapter 4 Multi-objective Recommendation Model | 第40-56页 |
4.1 Introduction | 第40-42页 |
4.2 Preliminaries | 第42-45页 |
4.2.1 Multi-objective Optimization | 第42页 |
4.2.2 Balance Between Accuracy and Diversity | 第42-44页 |
4.2.3 Probabilistic Spreading Algorithm | 第44-45页 |
4.3 The Proposed MOEA-based Recommendation Algorithm | 第45-48页 |
4.3.1 User Clustering | 第45页 |
4.3.2 Two Objectives | 第45-46页 |
4.3.3 Individual Representation | 第46-47页 |
4.3.4 Genetic Operators | 第47-48页 |
4.4 Experimental Studies | 第48-55页 |
4.4.1 Experimental Settings | 第48页 |
4.4.2 Experimental Results | 第48-55页 |
4.5 Brief Summary | 第55-56页 |
Chapter 5 Conclusions | 第56-58页 |
Reference | 第58-66页 |
Acknowledgements | 第66-68页 |
Resume | 第68-69页 |