基于随机游走的推荐技术研究及应用
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 推荐系统发展历程和现状 | 第12-16页 |
| 1.3 本文的主要研究工作 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 背景知识介绍 | 第18-26页 |
| 2.1 随机游走基础知识 | 第18-20页 |
| 2.2 协同过滤推荐算法 | 第20-24页 |
| 2.2.1 邻域模型算法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 基于图模型的算法 | 第23-24页 |
| 2.3 主题敏感的PageRank | 第24-26页 |
| 第3章 SimRank算法及其改进 | 第26-35页 |
| 3.1 数据稀疏性问题 | 第26-27页 |
| 3.2 稀疏性问题解决方法 | 第27-29页 |
| 3.3 SimRank算法及其改进 | 第29-35页 |
| 3.3.1 SimRank算法 | 第29-31页 |
| 3.3.2 SimRank算法的应用 | 第31-32页 |
| 3.3.3 算法改进 | 第32-35页 |
| 第4章 基于随机游走的WPPageRank算法 | 第35-42页 |
| 4.1 PPageRank算法 | 第35-40页 |
| 4.1.1 基本原理 | 第35-39页 |
| 4.1.2 相关性质 | 第39-40页 |
| 4.2 加权模型WPPageRank | 第40-42页 |
| 第5章 算法评价及分析 | 第42-48页 |
| 5.1 算法性能分析 | 第42-43页 |
| 5.2 实验数据集 | 第43-44页 |
| 5.3 实验评价指标 | 第44-45页 |
| 5.4 实验参数讨论 | 第45-48页 |
| 第6章 结论及展望 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第55页 |
