基于邮箱平台的个性化广告推荐研究

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基于邮箱平台的个性化广告推荐研究

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基于邮箱平台的个性化广告推荐研究

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 研究背景与意义	第10-11页
1.2 研究现状	第11-13页
1.3 论文主要研究内容与贡献	第13-14页
1.4 论文章节安排	第14-16页
第二章推荐系统研究	第16-28页
2.1 推荐算法研究	第16-23页
2.1.1 基于内容的推荐算法	第16-17页
2.1.2 基于用户的协同过滤推荐（User-CF）	第17-19页
2.1.3 基于物品的协同过滤推荐（Item-CF）	第19-20页
2.1.4 基于图模型的推荐算法	第20-21页
2.1.5 基于深度学习的推荐算法	第21-23页
2.2 推荐算法的评价指标	第23-25页
2.3 推荐算法存在的问题	第25-27页
2.3.1 冷启动问题	第25-26页
2.3.2 信息茧房问题	第26页
2.3.3 鲁棒性问题	第26页
2.3.4 数据稀疏性问题	第26-27页
2.3.5 用户隐私问题	第27页
2.4 本章小结	第27-28页
第三章基于知识图谱的邮箱场景用户建模	第28-42页
3.1 邮箱平台中所包含的用户信息	第28-29页
3.1.1 用户基本信息	第28页
3.1.2 用户社交信息	第28-29页
3.2 基于知识图谱的用户信息表示	第29-30页
3.3 node2vec	第30-32页
3.4 基于知识图谱的邮箱用户基本信息关系挖掘	第32-37页
3.4.1 基于知识图谱的邮箱用户基本信息关系挖掘	第32-33页
3.4.2 基于知识图谱的邮箱用户社交关系挖掘	第33-37页
3.5 节点向量化表示	第37-39页
3.6 用户特征向量生成及相似度度量	第39-40页
3.7 本章小结	第40-42页
第四章基于用户历史行为的个性化广告邮件推荐模型	第42-55页
4.1 LSTM网络	第42-44页
4.2 用户广告邮件阅读行为信息	第44-47页
4.2.1 用户广告邮件阅读时长	第45页
4.2.2 广告邮件停留时长所蕴含的邮件信息量	第45-47页
4.3 用户浏览时间信息构建	第47-50页
4.3.1 时长信息预处理	第47-48页
4.3.2 时长信息处理	第48-50页
4.4 TB-LSTM网络	第50-51页
4.5 目标函数	第51页
4.6 系统框架	第51-53页
4.7 本章小结	第53-55页
第五章实验结果及分析	第55-72页
5.1 数据集构建	第55-56页
5.2 数据集用户信息及行为分析	第56-63页
5.3 实验对比基准方法	第63-64页
5.4 实验结果评价标准	第64-65页
5.5 模型性能优化	第65-66页
5.6 实验设计	第66-68页
5.6.1 冷启动推荐实验设计	第66-67页
5.6.2 常规推荐实验设计	第67-68页
5.7 冷启动推荐结果对比及结论	第68-70页
5.8 常规推荐结果对比及结论	第70-71页
5.9 本章小结	第71-72页
第六章总结与展望	第72-74页
6.1 工作总结	第72-73页
6.2 工作展望	第73-74页
参考文献	第74-78页
致谢	第78-79页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第79页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。

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