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面向推荐系统中单类反馈的相似度学习算法研究

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面向推荐系统中单类反馈的相似度学习算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-11页
第1章 绪论第11-16页
  · 推荐的研究背景第11-12页
  · 推荐的国内外研究现状第12-13页
  · 本文主要工作第13-14页
  · 本文的组织结构第14-15页
  · 论文中用到的符号第15-16页
第2章 推荐算法综述第16-23页
  · 基于邻域的协同过滤第17-19页
    · 基于用户的协同过滤第17-18页
    · 基于物品的协同过滤第18-19页
    · 基于邻域的协同过滤方法的优缺点及应用场景第19页
  · 基于模型的协同过滤第19-21页
    · 概率矩阵分解第20页
    · 贝叶斯个性化排序第20-21页
    · 稀疏线性模型第21页
  · 本章小结第21-23页
第3章 面向异构单类反馈的相似度学习算法第23-37页
  · 问题定义第23页
  · 分解物品相似度的模型第23-25页
    · FISM模型第23-24页
    · FISM算法的改进第24-25页
  · 基于联合相似度学习的迁移学习模型第25-31页
    · 异构单类反馈数据的互补性第25页
    · 模型公式第25-27页
    · 学习过程第27-28页
    · 算法第28-31页
  · 实验设计与结果第31-36页
    · 实验数据第31-32页
    · 实验评价标准第32-33页
    · 实验对比方法及参数设置第33页
    · 实验结果与分析第33-36页
  · 本章小结第36-37页
第4章 面向同构单类反馈的相似度学习算法第37-49页
  · 问题定义第37-38页
  · 成对分解混合相似度的模型第38-43页
    · 成对的偏好假设第38页
    · 计算的相似度第38-39页
    · 学习的相似度第39页
    · 混合相似度的模型第39-41页
    · 学习过程第41-42页
    · 算法第42-43页
  · 实验设计与结果第43-48页
    · 实验数据第43-44页
    · 实验评价标准第44页
    · 实验对比方法及参数设置第44-45页
    · 实验结果与分析第45-48页
  · 本章小结第48-49页
第5章 总结与展望第49-51页
  · 工作总结第49页
  · 研究展望第49-51页
参考文献第51-56页
致谢第56-57页
攻读硕士学位期间的研究成果和科研经历第57页

本篇论文共57页,点击这进入下载页面
 
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