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基于特征学习的社交行为预测技术研究

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基于特征学习的社交行为预测技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
    1.3 本文主要工作第14-15页
    1.4 本文的结构安排第15-17页
第二章 相关理论与技术第17-41页
    2.1 用户转发行为预测方法第17-18页
    2.2 协同过滤模型研究现状第18-30页
        2.2.1 传统的协同过滤模型研究现状第18-28页
        2.2.2 基于深度学习的协同过滤模型研究现状第28-30页
    2.3 序列推荐模型研究现状第30-34页
    2.4 LSTM模型介绍第34-37页
    2.5 Attention机制介绍第37-39页
    2.6 模型评价指标介绍第39-41页
第三章 基于微博转发路径特征学习的用户转发行为预测第41-53页
    3.1 微博转发行为预测的相关知识第41-42页
        3.1.1 微博的转发行为定义第41-42页
        3.1.2 微博转发路径定义第42页
    3.2 NCF模型介绍第42-45页
    3.3 NCF-L模型介绍第45-53页
        3.3.1 NCF-L模型的训练样本提取第46-48页
        3.3.2 LSTM学习微博转发路径的嵌入向量表示第48-50页
        3.3.3 NCF-L模型的工作原理介绍第50-53页
第四章 基于活跃邻居特征学习的用户转发行为预测第53-60页
    4.1 活跃邻居的定义第53-54页
    4.2 NCF-A模型介绍第54-60页
        4.2.1 NCF-A模型的训练样本提取第56-57页
        4.2.2 Attention网络学习活跃邻集合的向量表示第57-58页
        4.2.3 NCF-A模型的工作原理介绍第58-60页
第五章 数据与实验第60-94页
    5.1 数据第60-67页
        5.1.1 微博数据的基本描述第60-61页
        5.1.2 微博子网络的生成第61-62页
        5.1.3 微博社交网络分析第62-64页
        5.1.4 Gowalla、Brightkite数据集介绍第64-65页
        5.1.5 Gowalla、Brightkite社交网络特性分析第61-66页
        5.1.6 训练集、测试集介绍第66-67页
    5.2 实验第67-94页
        5.2.1 实验环境第67页
        5.2.2 实验参数设置第67-68页
        5.2.3 NCF-L实验结果分析第68-81页
        5.2.4 NCF-A实验结果分析第81-89页
        5.2.5 模型的实验数据记录第89-94页
第六章 全文总结与展望第94-96页
    6.1 全文工作总结第94-95页
    6.2 未来工作展望第95-96页
致谢第96-97页
参考文献第97-102页

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