基于超图的个性化电影推荐
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 主要研究内容和创新点 | 第16-17页 |
| 1.4 论文结构 | 第17-20页 |
| 第二章 相关推荐技术概述以及图学习相关理论 | 第20-38页 |
| 2.1 相关推荐技术概述 | 第20-33页 |
| 2.1.1 基于内容的推荐 | 第21-25页 |
| 2.1.2 基于协同过滤的推荐 | 第25-32页 |
| 2.1.3 混合推荐方法 | 第32-33页 |
| 2.2 图学习的相关理论 | 第33-37页 |
| 2.2.1 超图的定义 | 第33页 |
| 2.2.2 流形排序算法 | 第33-35页 |
| 2.2.3 基于图的多类型对象排序 | 第35-37页 |
| 2.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于超图的个性化电影推荐 | 第38-46页 |
| 3.1 超图的构建 | 第38-40页 |
| 3.2 超图排序算法 | 第40-43页 |
| 3.3 基于超图的个性化电影推荐 | 第43-45页 |
| 3.3.2 电影相似性的计算 | 第44页 |
| 3.3.3 查询向量的设置 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 实验结果及分析 | 第46-54页 |
| 4.1 数据的选取 | 第46-47页 |
| 4.2 算法比较 | 第47-48页 |
| 4.3 算法评估指标 | 第48-49页 |
| 4.4 评估指标对比 | 第49-50页 |
| 4.5 参数设置 | 第50-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-54页 |
| 总结与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
