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融合内容的协同过滤推荐系统

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融合内容的协同过滤推荐系统
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 绪论第11-16页
 1.1 研究背景和意义第11-12页
 1.2 国内外研究现状第12-13页
 1.3 研究目标及主要工作第13-14页
 1.4 论文组织结构第14-16页
第二章 相关技术原理和分析第16-21页
 2.1 推荐算法研究第16-18页
  2.1.1 推荐系统概述第16页
  2.1.2 基于协同过滤的推荐算法第16-18页
  2.1.3 基于内容的推荐算法第18页
  2.1.4 混合推荐算法第18页
 2.2 内容表示学习第18-19页
  2.2.1 文本信息表示第19页
  2.2.2 图片信息表示第19页
 2.3 推荐算法评价指标第19-21页
第三章 融合多维语义的矩阵分解模型第21-33页
 3.1 引言第21-22页
 3.2 相关模型第22-23页
  3.2.1 矩阵分解第22页
  3.2.2 胶囊网络第22-23页
 3.3 融合多维语义表示的矩阵分解模型第23-28页
  3.3.1 多维语义表示第25-27页
  3.3.2 模型优化第27-28页
 3.4 实验验证第28-32页
  3.4.1 数据集第28-29页
  3.4.2 评估策略第29页
  3.4.3 评估基准模型第29-30页
  3.4.4 参数设置第30页
  3.4.5 性能对比第30-31页
  3.4.6 稀疏度分析第31-32页
 3.5 本章小结第32-33页
第四章 融合多源异构信息的排序学习模型第33-47页
 4.1 引言第33-36页
  4.1.1 评论信息处理第33-34页
  4.1.2 视觉信息处理第34-35页
  4.1.3 隐式反馈处理第35-36页
 4.2 融合多源异构信息的排序学习模型第36-43页
  4.2.1 评分预测模型第36-38页
  4.2.2 文本特征表示第38-40页
  4.2.3 视觉特征表示第40-41页
  4.2.4 模型优化第41-43页
 4.3 实验验证第43-45页
  4.3.1 数据集第43页
  4.3.2 评估策略第43页
  4.3.3 评估基准模型第43-44页
  4.3.4 参数设置第44页
  4.3.5 性能比较第44-45页
 4.4 本章小结第45-47页
第五章 MIBPR在咪咕圈圈视频推荐系统中的应用第47-55页
 5.1 需求与方案第47-48页
 5.2 推荐系统分层架构第48-50页
 5.3 推荐服务系统第50-52页
 5.4 模型训练系统第52-53页
 5.5 算法评估第53-54页
 5.6 本章小结第54-55页
第六章 总结与展望第55-57页
 6.1 总结第55页
 6.2 展望第55-57页
参考文献第57-61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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