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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,点击这进入下载页面
 
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