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基于机器学习的推荐算法研究及实现

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-13页
    1.1 选题背景第9-10页
    1.2 研究意义第10-11页
    1.3 论文主要工作第11页
    1.4 论文组织结构第11-13页
第2章 推荐算法概述第13-21页
    2.1 推荐算法结构模块第13-14页
    2.2 推荐算法分类第14-16页
        2.2.1 协同过滤推荐算法第14-15页
        2.2.2 基于内容的推荐算法第15页
        2.2.3 基于潜在语义的推荐算法第15页
        2.2.4 基于图结构的推荐算法第15-16页
        2.2.5 混合推荐算法第16页
    2.3 国内外研究现状第16-17页
    2.4 推荐算法目前存在问题第17-19页
    2.5 本章小结第19-21页
第3章 基于深度学习的电影推荐算法第21-31页
    3.1 电影推荐算法数据第21-22页
    3.2 评价指标第22-23页
    3.3 循环神经网络第23-26页
        3.3.1 循环神经网络概述第23-25页
        3.3.2 长短期记忆网络第25-26页
    3.4 电影推荐算法构造思想第26-27页
    3.5 基于LSTM的电影推荐模型第27-28页
    3.6 实验结果及分析第28-30页
    3.7 本章小结第30-31页
第4章 基于CNN的音乐推荐算法第31-41页
    4.1 音乐推荐算法第31-33页
        4.1.1 音乐推荐算法冷启动问题第31-32页
        4.1.2 音乐推荐算法冷启动问题解决方法第32-33页
    4.2 基于CNN分类网络的冷启动方法第33-37页
        4.2.1 卷积神经网络第33-35页
        4.2.2 音乐冷启动建模第35-37页
    4.3 实验与结果分析第37-40页
        4.3.1 实验数据集构造第37-38页
        4.3.2 实验过程第38-39页
        4.3.3 结果分析第39-40页
    4.4 本章小结第40-41页
第5章 结论与展望第41-43页
    5.1 本文工作总结第41-42页
    5.2 不足与展望第42-43页
参考文献第43-47页
攻读硕士学位期间参加的科研工作第47-49页
致谢第49页

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