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基于时空上下文中用户行为挖掘的兴趣点推荐系统设计与实现
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基于时空上下文中用户行为挖掘的兴趣点推荐系统设计与实现
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-10页
第一章 绪论
第10-15页
1.1 研究背景
第10页
1.2 研究现状
第10-12页
1.3 研究内容与主要工作
第12-13页
1.4 论文组织结构
第13-14页
1.5 本章小结
第14-15页
第二章 基于时空上下文中用户评论特征提取的兴趣点推荐
第15-32页
2.1 引言
第15-16页
2.2 基于多维上下文感知的图嵌入模型的兴趣点推荐模型
第16-22页
2.2.1 图的结构
第16-17页
2.2.2 图的定义
第17-19页
2.2.3 图嵌入模型
第19-20页
2.2.4 用户偏好计算
第20-22页
2.2.5 生成推荐列表
第22页
2.3 实验结果与分析
第22-30页
2.3.1 数据集介绍
第22-23页
2.3.2 评价指标与对比模型
第23页
2.3.3 数据观测实验
第23-24页
2.3.4 模型超参数调整实验
第24-27页
2.3.5 模型对比实验
第27-29页
2.3.6 可解释实验
第29-30页
2.4 本章小结
第30-32页
第三章 基于时空上下文中项目属性感知的兴趣点推荐
第32-49页
3.1 引言
第32-33页
3.2 基于分类关联的贝叶斯个性化排序的配对交互的潜在因子模型
第33-37页
3.2.1 基本的个性化排序策略
第33-34页
3.2.2 基于分类特征的配对交互的潜在因子模型
第34-35页
3.2.3 基于分类关联的BPR优化策略
第35-37页
3.3 参数估算与生成推荐
第37-38页
3.3.1 模型参数估算
第37页
3.3.2 生成推荐列表
第37-38页
3.4 实验结果与分析
第38-48页
3.4.1 数据集介绍
第38页
3.4.2 评价指标与对比模型
第38-39页
3.4.3 数据观测实验
第39-40页
3.4.4 模型超参数调整实验
第40-42页
3.4.5 时间模式实验
第42-43页
3.4.6 模型对比实验
第43-45页
3.4.7 兴趣点冷启动实验
第45-47页
3.4.8 数据稀疏性实验
第47-48页
3.5 本章小结
第48-49页
第四章 基于时空上下文中签到序列感知的兴趣点推荐
第49-59页
4.1 引言
第49-50页
4.2 基于签到序列与地区兴趣点分类的下一个兴趣点推荐模型
第50-52页
4.2.1 基于翻译的嵌入表示
第50-51页
4.2.2 基于签到序列翻译嵌入模型
第51页
4.2.3 基于地区兴趣点分类的样本选择策略
第51-52页
4.2.4 模型的目标函数
第52页
4.3 参数估算与生成推荐
第52-53页
4.3.1 模型参数估算
第52页
4.3.2 生成推荐列表
第52-53页
4.4 实验结果与分析
第53-58页
4.4.1 数据集介绍
第53-54页
4.4.2 评价指标与对比方法
第54页
4.4.3 数据观测实验
第54-55页
4.4.4 模型超参数调整实验
第55-56页
4.4.5 模型对比实验
第56-58页
4.5 本章小结
第58-59页
第五章 基于时空上下文中用户行为挖掘的兴趣点推荐系统需求分析与设计
第59-64页
5.1 引言
第59页
5.2 系统需求分析
第59-60页
5.3 模块设计
第60-63页
5.3.1 用户功能模块
第60-61页
5.3.2 数据管理模块
第61-62页
5.3.3 兴趣点推荐模块
第62-63页
5.4 本章小结
第63-64页
第六章 兴趣点推荐系统的实现与测试
第64-68页
6.1 系统实现
第64页
6.2 模块测试
第64-67页
6.3 本章小结
第67-68页
第七章 总结与展望
第68-71页
7.1 工作总结
第68-69页
7.2 工作展望
第69-71页
参考文献
第71-76页
致谢
第76-77页
攻读学位期间发表的学术论文
第77页
本篇论文共
77
页,
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。
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