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基于知识图谱的推荐技术研究及应用
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基于知识图谱的推荐技术研究及应用
论文目录
摘要
第1-5页
abstract
第5-10页
第一章 绪论
第10-16页
1.1 研究工作的背景与意义
第10-11页
1.2 国内外研究现状
第11-13页
1.2.1 知识图谱的研究现状
第11-12页
1.2.2 推荐技术的研究现状
第12-13页
1.2.3 基于知识图谱的推荐技术研究现状
第13页
1.3 论文的研究内容和创新点
第13-14页
1.4 论文的结构安排
第14-16页
第二章 相关理论和方法介绍
第16-29页
2.1 知识图谱构建技术
第16-23页
2.1.1 知识建模
第17-19页
2.1.2 知识抽取
第19-21页
2.1.3 知识表示
第21-22页
2.1.4 知识存储
第22-23页
2.2 个性化推荐技术
第23-28页
2.2.1 对象相似性度量方法
第23-25页
2.2.2 基于用户的协同过滤算法
第25-26页
2.2.3 基于物品的协同过滤算法
第26-27页
2.2.4 基于模型的推荐算法
第27页
2.2.5 基于内容的推荐算法
第27-28页
2.3 本章小结
第28-29页
第三章 电影领域知识图谱构建
第29-46页
3.1 电影领域知识图谱分析
第29-30页
3.2 电影领域本体库构建
第30-35页
3.2.1 本体描述语言
第30-31页
3.2.2 领域内本体库的构建流程
第31页
3.2.3 电影领域本体库实现方法
第31-35页
3.3 电影领域知识抽取技术
第35-40页
3.3.1 数据获取方法
第35-38页
3.3.2 基于关系数据库的知识抽取
第38-40页
3.4 基于NEO4J的知识图谱构建
第40-41页
3.4.1 关系数据库的知识存储缺陷
第40-41页
3.4.2 基于Neo4j的图谱构建方法
第41页
3.5 实验结果及分析
第41-45页
3.5.1 本体库构建
第41-42页
3.5.2 知识抽取
第42页
3.5.3 知识图谱构建
第42-45页
3.6 本章小结
第45-46页
第四章 基于知识图谱的物品语义表示
第46-58页
4.1 传统的基于内容的物品向量化表示
第46-47页
4.1.1 向量空间模型
第46-47页
4.1.2 向量空间模型缺陷
第47页
4.2 改进的物品向量化表示思想
第47-48页
4.3 基于TRANSE算法的物品向量化表示
第48-54页
4.3.1 目标函数
第50-51页
4.3.2 负采样算法
第51-52页
4.3.3 模型训练算法
第52-54页
4.4 实验结果及分析
第54-56页
4.4.1 实验数据集
第54页
4.4.2 评价方案
第54-55页
4.4.3 实验结果
第55-56页
4.5 本章小结
第56-58页
第五章 基于知识图谱的个性化推荐
第58-70页
5.1 传统的协同过滤算法及其问题
第58-59页
5.1.1 传统的协同过滤算法
第58-59页
5.1.2 稀疏性问题和冷启动问题
第59页
5.2 KG-CF推荐算法框架
第59-60页
5.3 物品相似度计算
第60-63页
5.3.1 基于知识图谱的物品相似度
第61页
5.3.2 基于用户行为的物品相似度
第61-62页
5.3.3 相似度融合
第62-63页
5.4 评分预测
第63-64页
5.5 推荐列表生成
第64-65页
5.6 实验结果及分析
第65-68页
5.6.1 实验数据集
第65页
5.6.2 评价方案
第65-66页
5.6.3 实验结果
第66-68页
5.7 本章小结
第68-70页
第六章 全文总结与展望
第70-72页
6.1 全文总结
第70页
6.2 后续工作展望
第70-72页
致谢
第72-73页
参考文献
第73-76页
本篇论文共
76
页,
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。
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