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计算广告中冷启动问题的研究
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计算广告中冷启动问题的研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-8页
第1章 绪论
第8-16页
1.1 课题研究背景以及研究意义
第8-9页
1.2 研究现状
第9-14页
1.3 本文主要研究内容
第14-15页
1.4 文章结构
第15-16页
第2章 基于 session bandit 的广告推荐
第16-24页
2.1 引言
第16页
2.2 相关背景知识
第16-20页
2.2.1 Contextual bandit 问题回顾
第16-17页
2.2.2 岭回归回顾
第17-18页
2.2.3 LDA 主题模型回顾
第18-20页
2.3 Session bandit 算法
第20-23页
2.3.1 基于岭回归的点击率预估模型
第20-23页
2.3.2 不确定因子
第23页
2.4 本章小结
第23-24页
第3章 基于最大熵的哈希方法
第24-34页
3.1 引言
第24页
3.2 相关背景知识
第24-25页
3.3 问题定义
第25-26页
3.4 基于最大熵的目标函数
第26-31页
3.4.1 与用户偏好一致的哈希值
第26页
3.4.2 哈希值的最大熵约束
第26-28页
3.4.3 目标函数最终形式
第28-31页
3.5 目标函数的求解方法
第31-33页
3.5.1 优化算法
第31-32页
3.5.2 时间复杂度分析
第32-33页
3.6 本章小结
第33-34页
第4章 基于 boosting 的哈希方法
第34-51页
4.1 引言
第34页
4.2 相关背景知识
第34-37页
4.2.1 adaboost 算法回顾
第34-35页
4.2.2 SVM 模型回顾
第35-37页
4.3 预备知识
第37-39页
4.3.1 变量定义和说明
第37-39页
4.3.2 哈希函数定义
第39页
4.4 学习哈希函数
第39-50页
4.4.1 方法概览
第39-40页
4.4.2 目标函数
第40-43页
4.4.3 哈希函数学习过程
第43-49页
4.4.4 利用哈希函数进行推荐
第49-50页
4.5 本章小结
第50-51页
第5章 实验结果及分析
第51-62页
5.1 Session bandit 的实验结果
第51-52页
5.2 异构数据哈希实验
第52-54页
5.2.1 实验配置
第52-53页
5.2.2 Wiki 数据集上的实验结果
第53页
5.2.3 NUS 数据集上的实验结果
第53-54页
5.3 冷启动推荐实验
第54-61页
5.3.1 实验方案和评价准则
第54-57页
5.3.2 本文三种方法对比
第57-58页
5.3.3 与其他冷启动方法对比
第58-60页
5.3.4 推荐效率对比
第60-61页
5.4 本章小结
第61-62页
结论
第62-64页
参考文献
第64-69页
攻读硕士学位期间发表的论文
第69-71页
致谢
第71-72页
本篇论文共
72
页,
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。
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