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智能电视用户观看在线视频行为分析和推荐问题研究

摘要第10-12页
英文摘要第12-14页
第1章 绪论第15-27页
    1.1 研究背景及意义第15-17页
    1.2 研究内容第17-19页
    1.3 相关工作第19-23页
        1.3.1 用户行为的时间模式第19-20页
        1.3.2 用户行为特点与推荐性能第20-21页
        1.3.3 标签与推荐第21-22页
        1.3.4 隐含表示的可解释性第22-23页
    1.4 本文的主要工作及创新点第23-25页
    1.5 本文的组织结构第25-27页
第2章 本文涉及的基础知识第27-37页
    2.1 聚类分析第27-29页
        2.1.1 K-means算法第27-28页
        2.1.2 聚簇趋势第28-29页
    2.2 推荐算法第29-33页
        2.2.1 基于物品的协同过滤第30-31页
        2.2.2 加权矩阵分解第31-32页
        2.2.3 CoFactor:矩阵分解与物品表示第32-33页
    2.3 隐含空间的可解释性第33-35页
    2.4 标签基因组第35-36页
    2.5 本章小结第36-37页
第3章 智能电视用户群观看在线视频的时间模式第37-55页
    3.1 引言第37-38页
    3.2 数据和方法第38-41页
        3.2.1 数据集第38-39页
        3.2.2 数据选择第39-40页
        3.2.3 数据处理第40页
        3.2.4 聚类问题第40-41页
    3.3 时间模式第41-46页
        3.3.1 日模式第41-44页
        3.3.2 日收视习惯第44-46页
        3.3.3 周模式第46页
    3.4 假期效应第46-49页
        3.4.1 基于天的分析第48-49页
        3.4.2 基于周的分析第49页
    3.5 视频类别的时间动态性第49-53页
        3.5.1 用户观看视频按类别的统计分布第50-51页
        3.5.2 一日内用户观看视频按类别分布的变化分析第51页
        3.5.3 考虑时间上下文的视频推荐第51-53页
    3.6 本章小结第53-55页
第4章 家庭兴趣分散集中性对智能电视上在线视频推荐性能的影响第55-67页
    4.1 引言第55-56页
    4.2 概念和方法第56-60页
        4.2.1 兴趣分散集中性第57-58页
        4.2.2 Item-based CF变种第58-60页
    4.3 实验评估第60-65页
        4.3.1 实验设置和数据集第60-61页
        4.3.2 准确率第61-62页
        4.3.3 多样性第62-63页
        4.3.4 流行度第63-65页
    4.4 本章小结第65-67页
第5章 知晓标签相关性的物品表示和推荐第67-91页
    5.1 引言第67-68页
    5.2 WMF和CoFactor的缺陷第68-72页
        5.2.1 输入矩阵的缺陷第68-71页
        5.2.2 所学习的物品表示的缺陷第71-72页
    5.3 知晓标签相关度的物品表示第72-75页
        5.3.1 物品-标签相关度第72-73页
        5.3.2 TIE第73-75页
    5.4 物品表示的可解释性第75-78页
        5.4.1 单个维度的可解释性第75-77页
        5.4.2 局部邻域的语义一致性第77-78页
    5.5 实验设置第78-81页
        5.5.1 数据集第78页
        5.5.2 对比模型第78-79页
        5.5.3 推荐性能评价指标第79-80页
        5.5.4 超参设置第80-81页
    5.6 Top-N推荐性能第81-85页
        5.6.1 性能比较第81页
        5.6.2 数据更稀疏时的推荐性能第81-84页
        5.6.3 相关标签有限时的推荐性能第84-85页
    5.7 物品表示的优劣第85-89页
        5.7.1 对物品表示向量长度的作用第85-86页
        5.7.2 对物品表示可解释性的作用第86-89页
    5.8 本章小结第89-91页
第6章 总结与展望第91-95页
    6.1 总结第91-92页
    6.2 展望第92-95页
参考文献第95-117页
致谢第117-119页
攻读学位期间发表的学术论文目录第119-121页
攻读学位期间参与的科研项目情况第121-123页
外文论文第123-166页
学位论文评阅及答辩情况表第166页

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