基于深度隐特征分析的推荐算法研究

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基于深度隐特征分析的推荐算法研究

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基于深度隐特征分析的推荐算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-7页
第1章绪论	第10-20页
1.1 选题的背景和意义	第10-11页
1.2 国内外相关研究成果与进展	第11-16页
1.2.1 推荐算法的研究进展	第12-13页
1.2.2 深度学习的研究进展	第13-15页
1.2.3 基于深度学习的推荐算法的研究进展	第15-16页
1.3 本文的主要内容和创新点	第16-18页
1.3.1 本文的主要内容	第16-17页
1.3.2 本文创新点	第17-18页
1.4 论文的结构安排	第18-20页
第2章相关理论和技术	第20-31页
2.1 协同过滤推荐系统	第20-21页
2.2 基于协同过滤的推荐算法	第21-24页
2.2.1 基于记忆的协同过滤算法	第21-22页
2.2.2 基于模型的协同过滤算法	第22-24页
2.3 人工神经网络模型	第24-26页
2.4 深度隐特征的优化方法	第26-29页
2.4.1 栈式自编码器训练	第27页
2.4.2 批量归一化	第27-28页
2.4.3 残差学习	第28-29页
2.5 本章小结	第29-31页
第3章基于隐特征分析的协同过滤算法	第31-50页
3.1 问题的提出和相关工作	第31-32页
3.2 基于隐特征分析的协同过滤算法	第32-40页
3.2.1 算法思想	第32-33页
3.2.2 特征表示方法	第33-34页
3.2.3 基于正则自编码器的评分预测方法	第34-39页
3.2.4 去噪自编码器的预测优化	第39-40页
3.3 实验设计	第40-43页
3.3.1 实验步骤	第40-41页
3.3.2 数据集及评价指标	第41-42页
3.3.3 实验参数设置	第42-43页
3.4 实验结果分析	第43-48页
3.4.1 正则自编码器的实验结果	第44-46页
3.4.2 去噪后的预测优化结果	第46-48页
3.5 本章小结	第48-50页
第4章基于深度隐特征融合的集成推荐算法	第50-70页
4.1 问题的提出和相关工作	第50-51页
4.2 基于深度隐特征融合的集成推荐模型	第51-55页
4.2.1 深度隐特征分析	第51页
4.2.2 深度隐特征融合	第51-55页
4.3 实验设计	第55-56页
4.3.1 实验步骤	第55页
4.3.2 数据集及评价指标	第55-56页
4.3.3 实验参数及损失函数设置	第56页
4.4 实验结果分析	第56-69页
4.4.1 深层神经网络的预测效果	第57-58页
4.4.2 深度隐特征的优化结果	第58-63页
4.4.3 基于多层感知机的隐特征分析	第63-65页
4.4.4 基于深度隐特征融合的集成推荐模型结果分析	第65-69页
4.5 本章小结	第69-70页
第5章总结与展望	第70-72页
5.1 本文研究总结	第70-71页
5.2 未来研究展望	第71-72页
参考文献	第72-79页
致谢	第79-80页
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果	第80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。

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