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融合多源异构辅助信息的推荐系统研究
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融合多源异构辅助信息的推荐系统研究
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 研究背景和意义第10-11页
　1.2 国内外研究现状第11-13页
　1.3 论文的主要工作第13-14页
　1.4 论文结构安排第14-16页
第二章 推荐系统关键技术分析第16-26页
　2.1 推荐系统形式化定义第16-17页
　2.2 矩阵分解推荐模型第17页
　2.3 神经协同过滤第17-19页
　2.4 多层感知机第19-20页
　2.5 知识图谱嵌入第20-22页
　2.6 注意力机制第22-24页
　2.7 多任务学习第24-26页
第三章 基于多层感知机的融合多源异构辅助信息推荐第26-42页
　3.1 模型设计动机第26-27页
　3.2 模型整体架构第27-28页
　3.3 子模块设计第28-31页
　　3.3.1 知识图谱嵌入模块第28-29页
　　3.3.2 语义内容提取模块第29页
　　3.3.3 推荐模块第29-31页
　3.4 目标函数和训练方法第31-32页
　　3.4.1 目标函数第31-32页
　　3.4.2 训练方法第32页
　3.5 实验验证第32-42页
　　3.5.1 数据集第33页
　　3.5.2 数据预处理第33-34页
　　3.5.3 基线模型第34页
　　3.5.4 评价指标第34页
　　3.5.5 参数设置第34-35页
　　3.5.6 实验结果及分析第35-42页
第四章 基于注意力机制的融合多源异构辅助信息推荐第42-58页
　4.1 模型设计动机第42-43页
　4.2 模型整体架构第43-44页
　4.3 子模块设计第44-48页
　　4.3.1 用户特征提取模块第44页
　　4.3.2 项目特征提取模块第44-48页
　　4.3.3 推荐模块第48页
　4.4 目标函数和训练方法第48-49页
　　4.4.1 目标函数第49页
　　4.4.2 训练方法第49页
　4.5 实验验证第49-58页
　　4.5.1 数据集第49-50页
　　4.5.2 数据预处理第50页
　　4.5.3 基线模型第50-51页
　　4.5.4 评价指标第51页
　　4.5.5 参数设置第51页
　　4.5.6 实验结果及分析第51-58页
第五章 总结和展望第58-60页
　5.1 论文的工作总结第58页
　5.2 未来工作展望第58-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-66页
攻读学位期间发表的学术论文第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。
 
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