基于标签的个性化推荐系统研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 个性化推荐系统的理论基础 | 第16-29页 |
| 2.1 推荐系统概述 | 第16-24页 |
| 2.1.1 用户兴趣模型 | 第16-17页 |
| 2.1.2 推荐系统的输出 | 第17页 |
| 2.1.3 常用的推荐算法 | 第17-24页 |
| 2.2 推荐系统的评测 | 第24-26页 |
| 2.2.1 推荐预测准确度 | 第24-25页 |
| 2.2.2 用户满意度 | 第25页 |
| 2.2.3 覆盖率 | 第25页 |
| 2.2.4 多样性 | 第25-26页 |
| 2.2.5 其他指标 | 第26页 |
| 2.3 推荐系统的应用 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于标签的个性化推荐系统 | 第29-34页 |
| 3.1 标签概述 | 第29-30页 |
| 3.1.1 标签的意义 | 第29-30页 |
| 3.1.2 推荐系统中的标签 | 第30页 |
| 3.2 标签系统中的推荐问题 | 第30-31页 |
| 3.2.1 用户打标签的目的 | 第30-31页 |
| 3.2.2 用户打标签的规律 | 第31页 |
| 3.2.3 用户打标签的特征 | 第31页 |
| 3.3 基于标签的推荐算法 | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于word2Vec的推荐系统改进算法 | 第34-44页 |
| 4.1 word2Vec基本原理 | 第34-37页 |
| 4.1.1 word2Vec概述和相关概念 | 第34-35页 |
| 4.1.2 word2vec模型和设计框架 | 第35-37页 |
| 4.2 基于word2Vec的推荐系统改进算法 | 第37-43页 |
| 4.2.1 设计word2Vec训练词向量 | 第39页 |
| 4.2.2 物品文本相似度 | 第39-40页 |
| 4.2.3 文本相似度的评测 | 第40-41页 |
| 4.2.4 推荐系统改进策略 | 第41-43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 实验与仿真 | 第44-52页 |
| 5.1 word2Vec训练词向量和文本相似度 | 第44-47页 |
| 5.1.1 实验数据 | 第44页 |
| 5.1.2 word2Vec训练词向量 | 第44-46页 |
| 5.1.3 视频文本相似度的计算和评估 | 第46-47页 |
| 5.2 改进推荐算法评测 | 第47-51页 |
| 5.2.1 推荐算法实验设计 | 第47页 |
| 5.2.2 实验结果与分析 | 第47-51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 总结 | 第52页 |
| 6.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
