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融合注意力机制的RNN会话推荐算法研究

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融合注意力机制的RNN会话推荐算法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-11页
第一章 绪论第11-17页
 1.1 研究背景与意义第11-13页
 1.2 国内外研究现状第13-15页
  1.2.1 基于机器学习的推荐算法第14页
  1.2.2 基于深度学习的推荐算法第14-15页
 1.3 论文的主要工作第15-16页
 1.4 论文的组织结构第16-17页
第二章 会话推荐算法的相关概念及技术第17-27页
 2.1 基于会话的推荐问题简介第17-18页
  2.1.1 基于会话的推荐场景描述第17页
  2.1.2 用户行为数据介绍第17-18页
 2.2 卷积神经网络与循环神经网络第18-22页
  2.2.1 卷积神经网络第18-19页
  2.2.2 循环神经网络第19页
  2.2.3 长短期记忆网络第19-21页
  2.2.4 门限循环单元网络第21-22页
 2.3 注意力机制第22-25页
  2.3.1 编码器-解码器结构第22-23页
  2.3.2 注意力机制第23页
  2.3.3 Transformer模型与自注意力机制第23-25页
 2.4 因式分解机模型第25页
 2.5 本章小结第25-27页
第三章 基于用户长期行为偏好的推荐算法第27-40页
 3.1 问题描述第27-30页
  3.1.1 推荐场景分析第27-28页
  3.1.2 当前模型分析第28-30页
 3.2 融合CNN网络的序列编码模型第30-35页
  3.2.1 多尺度卷积核的CNN网络第30-32页
  3.2.2 结合注意力机制的序列编码层第32-33页
  3.2.3 RCNN模型结构第33-35页
 3.3 实验结果与分析第35-39页
  3.3.1 数据集介绍第35-36页
  3.3.2 评价指标第36-37页
  3.3.3 结果与分析第37-39页
 3.4 本章小结第39-40页
第四章 融合用户长短期行为偏好的混合推荐算法第40-56页
 4.1 问题描述第40-45页
  4.1.1 推荐场景分析第40-41页
  4.1.2 现有模型分析第41-45页
 4.2 基于FM模型框架的自注意力机制第45-48页
  4.2.1 组合序列内部多维度上的相关性信息第45-46页
  4.2.2 AttentionFM模型结构第46-48页
 4.3 融合用户长短期行为偏好的混合推荐算法第48-50页
 4.4 实验结果与分析第50-55页
  4.4.1 实验设置第50页
  4.4.2 对比实验方法第50-52页
  4.4.3 结果与分析第52-55页
 4.5 本章小结第55-56页
第五章 总结与展望第56-58页
 5.1 本文研究工作总结第56页
 5.2 下一步工作展望第56-58页
参考文献第58-61页
致谢第61-62页
攻读学位期间取得的研究成果第62页

本篇论文共62页,点击这进入下载页面
 
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