用户画像构建中知识表示与模型融合研究

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用户画像构建中知识表示与模型融合研究

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用户画像构建中知识表示与模型融合研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-17页
1.1 研究背景	第9-10页
1.2 研究意义	第10页
1.3 研究现状	第10-14页
1.3.1 用户画像信息来源	第10-13页
1.3.2 用户画像提取常用模型	第13-14页
1.4 本文工作	第14-15页
1.5 本文组织结构	第15-17页
2 相关理论技术及模型	第17-25页
2.1 词向量Word2Vec模型	第17-19页
2.2 文档向量Doc2Vec模型	第19-20页
2.2.1 pv-dm	第19-20页
2.2.2 pv-dbow	第20页
2.3 word-CNN模型架构	第20-21页
2.4 模型融合算法	第21-25页
2.4.1 平均法	第22页
2.4.2 投票法	第22-23页
2.4.3 学习法	第23-25页
3 基于QueryDoc2vec的查询词文档知识表示	第25-37页
3.1 问题引出	第25页
3.2 算法介绍	第25-28页
3.2.1 qdv-dm算法	第25-27页
3.2.2 qdv-dbow算法	第27-28页
3.3 实验结构与分析	第28-35页
3.3.1 数据集	第28-29页
3.3.2 预处理	第29-31页
3.3.3 多种知识表示	第31页
3.3.4 知识表示有效性验证	第31-34页
3.3.5 实验结果与分析	第34-35页
3.4 本章总结	第35-37页
4 基于Stacking二级模型融合的用户画像构建	第37-46页
4.1 问题引出	第37页
4.2 算法介绍	第37-41页
4.2.1 FastText神经网络模型	第37-38页
4.2.2 VDCNN深度卷积神经网络模型	第38-39页
4.2.3 Stacking二级融合算法框架	第39-41页
4.3 实验结果与分析	第41-45页
4.3.1 数据集	第41页
4.3.2 多粒度神经网络模型	第41-44页
4.3.3 Stacking二级融合算法	第44-45页
4.4 本章总结	第45-46页
结论	第46-48页
参考文献	第48-52页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第52-53页
致谢	第53页

本篇论文共53页，点击这进入下载页面。

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