社会标签推荐张量分解方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-14页 |
| ·本文的内容组织安排 | 第14-16页 |
| 第二章 社会标签推荐系统概述 | 第16-32页 |
| ·推荐系统简介 | 第16-17页 |
| ·社会标签推荐系统 | 第17-20页 |
| ·社会性标签的概念 | 第17-18页 |
| ·Folksonomy的概念 | 第18-19页 |
| ·社会标签推荐原理 | 第19页 |
| ·标签推荐算法的个性化程度 | 第19-20页 |
| ·传统标签推荐算法 | 第20-28页 |
| ·传统标签推荐算法的基本步骤 | 第20-22页 |
| ·传统标签推荐算法的分类 | 第22-27页 |
| ·传统标签推荐算法的瓶颈 | 第27-28页 |
| ·张量方法在社会标签推荐中的应用 | 第28-31页 |
| ·张量方法的提出 | 第28页 |
| ·标签推荐的传统张量分解法 | 第28-30页 |
| ·传统张量分解法面临的缺陷 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 社会标签推荐的低阶张量分解算法 | 第32-47页 |
| ·低阶张量分解算法描述 | 第32-40页 |
| ·算法思路 | 第32-34页 |
| ·算法的推导过程 | 第34-36页 |
| ·算法的公式化描述 | 第36-37页 |
| ·缺失值问题的处理 | 第37-38页 |
| ·算法实现 | 第38-40页 |
| ·低阶张量分解模型的扩展 | 第40-42页 |
| ·实验仿真 | 第42-46页 |
| ·实验数据集 | 第42-43页 |
| ·算法的性能与效率比较 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 三部图张量分解算法 | 第47-58页 |
| ·传统的三部图标签推荐算法介绍 | 第47-48页 |
| ·三部图张量分解算法描述 | 第48-54页 |
| ·算法思路 | 第48-49页 |
| ·三部图张量分解模型的优势 | 第49-53页 |
| ·算法最优解的推导 | 第53页 |
| ·缺失值问题的处理 | 第53-54页 |
| ·算法实现 | 第54页 |
| ·实验仿真 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于三部图张量分解法的标签推荐算法 | 第58-65页 |
| ·算法思想 | 第58页 |
| ·算法描述 | 第58-62页 |
| ·实验仿真 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·本文研究工作总结 | 第65-66页 |
| ·后续的研究工作与展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
