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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,点击这进入下载页面
 
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