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基于异质信息网络表示学习的推荐方法研究

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基于异质信息网络表示学习的推荐方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-14页
  1.1 研究意义第10-11页
  1.2 研究现状第11-13页
  1.3 本文主要工作第13页
  1.4 组织结构第13-14页
第2章 相关工作及背景知识介绍第14-23页
  2.1 异质信息网络相关概念第14-16页
  2.2 基于异质信息网络的推荐算法第16-17页
  2.3 网络表示学习算法第17-21页
    2.3.1 同质信息网络表示学习算法第17-19页
    2.3.2 异质信息网络表示学习算法第19-21页
  2.4 局部低秩子矩阵划分算法第21-23页
第3章 基于异质信息网络表示学习的推荐模型第23-34页
  3.1 基于异质信息网络的表示学习模型第23-26页
    3.1.1 基于元路径的随机游走第23-24页
    3.1.2 网络表示学习算法第24-26页
  3.2 基于异质信息网络表示学习的推荐算法模型第26页
  3.3 模型的优化方法第26-28页
  3.4 时间复杂度分析第28页
  3.5 实验第28-34页
    3.5.1 实验数据集及评价指标第29-31页
    3.5.2 对比算法介绍第31页
    3.5.3 实验结果及分析第31-34页
第4章 基于异质信息网络的局部低秩矩阵划分第34-46页
  4.1 算法思想第34-35页
  4.2 基于异质信息网络表示学习的子矩阵划分第35-41页
    4.2.1 异质信息网络表示学习第35-36页
    4.2.2 聚类算法第36-38页
    4.2.3 局部低秩子矩阵划分算法第38-41页
  4.3 时间复杂度分析第41页
  4.4 实验第41-46页
    4.4.1 实验数据集及评价指标第41-43页
    4.4.2 实验结果及分析第43-46页
第5章 总结与展望第46-48页
  5.1 工作总结第46页
  5.2 工作展望第46-48页
参考文献第48-53页
作者简介及科研成果第53-54页
致谢第54页

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