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基于党建领域社交网络的协同主题回归推荐方法研究

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基于党建领域社交网络的协同主题回归推荐方法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第一章 绪论第9-14页
  1.1 概述第9-10页
    1.1.1 研究背景第9页
    1.1.2 研究意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-11页
    1.2.1 国内研究现状第10页
    1.2.2 国外研究现状第10-11页
  1.3 论文研究内容第11-12页
    1.3.1 论文研究课题来源第11页
    1.3.2 论文主要研究工作第11-12页
  1.4 论文组织结构第12-14页
第二章 党建平台特性分析及传统推荐方法介绍第14-20页
  2.1 云南省基层综合服务平台功能特性分析第14-15页
  2.2 推荐系统简介第15-16页
  2.3 协同过滤推荐算法第16-18页
    2.3.1 基于内存的协同过滤方法第17-18页
    2.3.2 基于模型的协同过滤方法第18页
  2.4 基于内容的推荐方法第18-19页
  2.5 本章小结第19-20页
第三章 党建平台的社交正则化建模分析第20-26页
  3.1 社交网络信任关系第20-22页
  3.2 社交正则化以及改进的社交正则化第22-24页
    3.2.1 社交正则化第22-23页
    3.2.2 改进的社交正则化第23-24页
    3.2.3 党建平台的社交正则化第24页
  3.3 相似度计算方法第24-25页
  3.4 本章小结第25-26页
第四章 基于社交网络信息的协同主题回归推荐方法第26-37页
  4.1 矩阵分解第26-27页
  4.2 概率主题模型第27-28页
  4.3 协同主题回归第28-30页
  4.4 基于社交网络信息和协同主题回归的推荐方法第30-36页
    4.4.1 符号说明第30-31页
    4.4.2 改进的参数优化函数第31-32页
    4.4.3 新的参数学习第32-35页
    4.4.4 预测与推送第35-36页
  4.5 本章小结第36-37页
第五章 实验结果分析第37-50页
  5.1 数据来源介绍第37-38页
  5.2 评价指标第38-40页
  5.3 Last.fm实验结果第40-44页
    5.3.1 推荐的准确性第40-42页
    5.3.2 算法对比第42-44页
  5.4 党建微博实验结果第44-48页
    5.4.1 推荐准确性第44-46页
    5.4.2 性能分析第46-48页
  5.5 综合评价第48-49页
  5.6 本章小结第49-50页
第六章 总结与展望第50-52页
  6.1 全文工作总结第50页
  6.2 未来工作展望第50-52页
参考文献第52-56页
研究生期间参与的项目及成果第56-57页
致谢第57页

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