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基于图嵌入与多任务学习的推荐算法研究与实现

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基于图嵌入与多任务学习的推荐算法研究与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-16页
 1.1 研究背景及意义第10-11页
 1.2 国内外研究现状第11-13页
  1.2.1 深度推荐算法第11-12页
  1.2.2 推荐系统与图嵌入第12-13页
 1.3 本文研究内容和创新点第13-14页
 1.4 论文结构说明第14-16页
第二章 推荐系统与推荐算法简介第16-24页
 2.1 推荐系统架构第16-17页
 2.2 召回模块第17-20页
  2.2.1 协同过滤算法第18-19页
  2.2.2 基于Item2vec的召回算法第19页
  2.2.3 基于深度学习的召回算法第19-20页
 2.3 个性化排序模块第20-22页
  2.3.1 排序问题建模第21页
  2.3.2 深度排序模型第21-22页
 2.4 性能评价指标第22-23页
 2.5 本章小结第23-24页
第三章 基于图嵌入的召回算法第24-44页
 3.1 推荐系统中的图模型第24-25页
 3.2 图嵌入模型第25-33页
  3.2.1 图嵌入算法第26-28页
  3.2.2 图神经网络第28-30页
  3.2.3 GraphSAGE基础模型第30-31页
  3.2.4 基于Attention的聚合方式第31-33页
 3.3 基于图嵌入的召回算法第33-36页
  3.3.1 推荐系统中的GraphSAGE模型第33-34页
  3.3.2 召回算法架构第34-36页
 3.4 实验与评估第36-42页
  3.4.1 数据集说明第36-37页
  3.4.2 对比模型和训练细节第37-39页
  3.4.3 模型性能对比第39-40页
  3.4.4 模型性能分析第40-42页
 3.5 本章小结第42-44页
第四章 基于多任务学习的排序算法第44-58页
 4.1 相关知识第44-46页
  4.1.1 多任务学习简介第44-45页
  4.1.2 元学习算法第45-46页
 4.2 推荐系统中的多任务建模第46-47页
 4.3 基于多任务学习的推荐算法第47-50页
  4.3.1 训练过程分析第47-48页
  4.3.2 算法整体框架第48-50页
 4.4 实验与评估第50-57页
  4.4.1 基础模型第51-53页
  4.4.2 模型性能对比第53-54页
  4.4.3 模型性能分析第54-57页
 4.5 本章小结第57-58页
第五章 个性化电影推荐系统的设计与实现第58-68页
 5.1 需求分析第58-59页
  5.1.1 功能需求分析第58-59页
  5.1.2 其他需求分析第59页
 5.2 系统设计第59-62页
  5.2.1 系统概要设计第59-60页
  5.2.2 系统详细设计第60-62页
 5.3 系统测试第62-66页
  5.3.1 功能测试第62-65页
  5.3.2 性能测试第65-66页
 5.4 本章小结第66-68页
第六章 总结与展望第68-70页
 6.1 总结第68-69页
 6.2 未来展望第69-70页
参考文献第70-74页
致谢第74-76页
作者攻读学位期间发表的学术论文目录第76页

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