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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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