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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,点击这进入下载页面
 
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