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融合主题模型的排序学习算法的研究

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融合主题模型的排序学习算法的研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-15页
  1.1 研究背景及意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.2.1 融合主题模型的推荐算法第11-12页
    1.2.2 推荐系统第12页
  1.3 论文研究内容第12-13页
    1.3.1 融合算法第13页
    1.3.2 推荐系统实现第13页
  1.4 论文组织结构第13-14页
  1.5 本章小结第14-15页
第二章 相关研究综述第15-29页
  2.1 主题模型第15-21页
    2.1.1 LDA相关知识第15-18页
    2.1.2 主题模型的发展历程第18-21页
  2.2 排序学习第21-23页
    2.2.1 点级排序学习第21-22页
    2.2.2 对级排序学习第22页
    2.2.3 列级排序学习第22-23页
    2.2.4 BPR算法第23页
  2.3 融合模型方法第23-25页
    2.3.1 Bagging第23-24页
    2.3.2 Boosting第24页
    2.3.3 本文算法的融合策略第24-25页
  2.4 推荐系统第25-28页
    2.4.1 推荐系统概述第25页
    2.4.2 主要的推荐方法第25-27页
    2.4.3 冷启动问题第27页
    2.4.4 典型的推荐场景案例第27-28页
  2.5 本章小结第28-29页
第三章 融合主题模型的排序学习算法研究第29-42页
  3.1 本算法推荐任务的定义第29-31页
    3.1.1 偏序对的生成第29页
    3.1.2 推荐列表评价指标第29-31页
  3.2 算法学习目标第31页
    3.2.1 文本的属性信息第31页
    3.2.2 打分的隐属性信息第31页
  3.3 构建有效利用文本信息的排序学习模型第31-33页
  3.4 LHR算法第33-35页
    3.4.1 算法描述第33-34页
    3.4.2 算法流程图第34-35页
    3.4.3 算法伪代码第35页
  3.5 实验环境及相关实验第35-40页
    3.5.1 实验环境第35页
    3.5.2 软件环境第35-36页
    3.5.3 实验数据第36页
    3.5.4 top词第36-37页
    3.5.5 对比算法第37页
    3.5.6 实验评估方法及结果分析第37-40页
    3.5.7 算法分析第40页
  3.6 LHR算法的应用第40-41页
    3.6.1 推荐用户喜欢的商品第40-41页
    3.6.2 解决一定的冷启动问题第41页
  3.7 本章小结第41-42页
第四章 电影场景下融合主题模型的排序学习推荐系统第42-52页
  4.1 概述第42-45页
    4.1.1 总体架构第42-43页
    4.1.2 冷启动问题第43-44页
    4.1.3 热度计算第44页
    4.1.4 相似度计算第44-45页
  4.2 数据库的准备第45-47页
    4.2.1 用户行为偏好表第45页
    4.2.2 用户属性表第45-46页
    4.2.3 电影相关性表第46页
    4.2.4 电影属性表第46-47页
  4.3 融合主题模型的排序学习推荐系统前端设计第47-49页
    4.3.1 首页推荐模块设设计第47-48页
    4.3.2 浏览与购买页面第48-49页
  4.4 推荐列表的产生第49-51页
    4.4.1 基于内容的电影推荐第50页
    4.4.2 基于协同过滤的电影推荐第50-51页
  4.5 本章小结第51-52页
第五章 推荐系统实验设计与分析第52-59页
  5.1 实验环境第52页
    5.1.1 硬件环境第52页
    5.1.2 软件环境第52页
  5.2 实验数据第52页
  5.3 推荐系统的离线计算结果展示第52-53页
    5.3.1 用户特征向量第52-53页
    5.3.2 电影特征向量第53页
  5.4 实验方法及结果分析第53-58页
    5.4.1 参数分析第53-55页
    5.4.2 推荐系统性能实验第55-58页
  5.5 本章小结第58-59页
第六章 总结及展望第59-61页
  6.1 本文取得的研究成果第59-60页
  6.2 本文存在的不足之处第60页
  6.3 下一步工作第60-61页
参考文献第61-64页
致谢第64-65页
攻读硕士研究生期间发表的论文第65页

本篇论文共65页,点击这进入下载页面
 
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