| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 缩略词表 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-15页 |
| 1.2 研究现状 | 第15-23页 |
| 1.2.1 传统推荐算法 | 第15-17页 |
| 1.2.2 基于深度学习的推荐系统 | 第17-21页 |
| 1.2.3 基于知识图谱的推荐系统 | 第21-23页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第23页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第23-25页 |
| 第二章 基于深度学习文本摘要的协同过滤推荐模型 | 第25-33页 |
| 2.1 基于深度学习的文本摘要 | 第25-28页 |
| 2.1.1 编码网络 | 第27-28页 |
| 2.1.2 模型训练 | 第28页 |
| 2.2 基于深度学习的文本摘要的协同过滤推荐模型 | 第28-31页 |
| 2.2.1 优化目标 | 第29-30页 |
| 2.2.2 参数更新 | 第30-31页 |
| 2.2.3 预测 | 第31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于知识图谱表示学习的协同过滤推荐模型 | 第33-41页 |
| 3.1 知识图谱表示学习 | 第33-36页 |
| 3.1.1 路径采样 | 第33-35页 |
| 3.1.2 模型训练 | 第35-36页 |
| 3.2 基于知识图谱表示学习的协同过滤推荐模型 | 第36-40页 |
| 3.2.1 优化目标 | 第36-38页 |
| 3.2.2 参数更新 | 第38-40页 |
| 3.2.3 预测 | 第40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 实验与评估 | 第41-49页 |
| 4.1 数据集与评测指标 | 第41页 |
| 4.1.1 数据集 | 第41页 |
| 4.1.2 评测指标 | 第41页 |
| 4.2 实验设计 | 第41-43页 |
| 4.3 实验结果 | 第43-47页 |
| 4.3.1 基于深度学习文本摘要的协同过滤推荐模型 | 第43-44页 |
| 4.3.2 基于深度学习文本摘要和知识图谱表示学习的协同过滤推荐模型. | 第44-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 系统设计与实现 | 第49-61页 |
| 5.1 系统框架设计 | 第49-52页 |
| 5.1.1 系统框架 | 第49-50页 |
| 5.1.2 系统功能 | 第50-52页 |
| 5.2 数据获取 | 第52-54页 |
| 5.3 系统实现和功能展示 | 第54-60页 |
| 5.3.1 系统实现 | 第54-57页 |
| 5.3.2 功能展示 | 第57-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第61页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 作者攻读硕士学位期间的研究成果 | 第71页 |