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融合文本内容与情境信息的协同过滤推荐方法研究

致谢第9-10页
摘要第10-12页
ABSTRACT第12-13页
第1章 绪论第19-33页
    1.1 研究背景第19-22页
    1.2 国内外研究现状第22-27页
        1.2.1 协同过滤及其数据稀疏性问题第22-23页
        1.2.2 在线评论的动态性问题第23-24页
        1.2.3 基于评论文本的推荐系统第24-26页
        1.2.4 基于签到数据的推荐系统第26-27页
    1.3 研究内容与研究目标第27-29页
        1.3.1 研究内容第27-29页
        1.3.2 研究目标第29页
    1.4 研究方法与技术路线第29-31页
        1.4.1 研究方法第29-30页
        1.4.2 技术路线第30-31页
    1.5 论文结构第31-33页
第2章 协同过滤数据源的特性分析第33-49页
    2.1 协同过滤及评分的稀疏性分析第33-38页
        2.1.1 基于评分矩阵的协同过滤方法第33-36页
        2.1.2 评分的稀疏性分析第36-38页
    2.2 评分的动态性分析第38-40页
    2.3 评论文本的特征层情感分析第40-44页
        2.3.1 产品特征的抽取第42页
        2.3.2 情感的判定第42-44页
    2.4 签到数据的情境特性分析第44-48页
    2.5 本章小结第48-49页
第3章 高卷入度产品在线评论的动态性研究第49-71页
    3.1 高卷入度产品的定义第49-50页
    3.2 高卷入度产品评论动态性假设的提出第50-51页
    3.3 高卷入度产品评论数据的收集和处理第51-52页
    3.4 高卷入度产品数值评分的动态性研究第52-64页
        3.4.1 评分动态性的直观展示第52-53页
        3.4.2 评分动态性的分析模型及结果第53-55页
        3.4.3 评分动态性结果的稳健性检验第55-56页
        3.4.4 评分动态性的成因分析第56-64页
    3.5 高卷入度产品评论文本的动态性研究第64-68页
        3.5.1 评论文本动态性的分析模型及结果第64-66页
        3.5.2 评论文本动态性结果的稳健性检验第66-67页
        3.5.3 评论文本动态性的成因分析第67-68页
    3.6 本章小结第68-71页
第4章 基于评论文本的高卷入度产品协同推荐方法研究第71-89页
    4.1 基于评论文本的高卷入度产品推荐框架第71-73页
    4.2 基于评论文本的物品相似度的计算与评分填补第73-77页
        4.2.1 物品-主题评分矩阵的构建第74-75页
        4.2.2 物品相似度的计算第75-76页
        4.2.3 评分填补策略第76-77页
    4.3 基于填充矩阵的协同过滤推荐方法第77-80页
        4.3.1 与基于近邻的方法的融合第77-79页
        4.3.2 与矩阵分解方法的融合第79-80页
    4.4 实验研究第80-87页
        4.4.1 数据集和预处理第80-83页
        4.4.2 对照算法与评价指标第83-84页
        4.4.3 实验结果及分析第84-87页
    4.5 本章小结第87-89页
第5章 情境感知的地理位置服务协同推荐方法研究第89-103页
    5.1 情境感知的地理位置服务推荐框架第89-90页
    5.2 情境感知的地点相似度的计算第90-95页
        5.2.1 空间接近度的计算第91-92页
        5.2.2 时间感知的地点相似度的计算第92-95页
    5.3 实验研究第95-102页
        5.3.1 数据集和预处理第95-96页
        5.3.2 对照算法与评价指标第96页
        5.3.3 实验结果及分析第96-102页
    5.4 本章小结第102-103页
第6章 总结与展望第103-107页
    6.1 研究总结第103-104页
    6.2 研究启示第104-105页
    6.3 研究展望第105-107页
参考文献第107-117页
攻读博士期间的学术活动及成果情况第117-118页
    1. 参加的学术交流与科研项目第117页
    2. 发表的学术论文第117-118页
    3. 获得的学术奖励第118页

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