用户购买行为的建模与预测
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第14-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-16页 |
| 1.3.2 研究贡献 | 第16-17页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第17-18页 |
| 第二章 推荐系统用户行为挖掘概述 | 第18-27页 |
| 2.1 推荐系统 | 第18-21页 |
| 2.2 多标准的推荐系统 | 第21-24页 |
| 2.2.1 单标准的用户偏好挖掘算法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 多标准的用户偏好挖掘算法 | 第23-24页 |
| 2.3 推荐中的用户回归行为 | 第24-26页 |
| 2.3.1 用户的回归行为概述 | 第24-25页 |
| 2.3.2 用户的回归行为挖掘算法 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于隐藏多维度的用户偏好推荐算法 | 第27-45页 |
| 3.1 研究问题 | 第27-29页 |
| 3.1.1 问题定义 | 第27-29页 |
| 3.2 推荐算法 | 第29-33页 |
| 3.2.1 隐性因子分解 | 第29-30页 |
| 3.2.2 多准则推荐系统 | 第30-33页 |
| 3.2.2.1 评分分解 | 第30-31页 |
| 3.2.2.2 模型再训练 | 第31-32页 |
| 3.2.2.3 评分预测 | 第32-33页 |
| 3.3 实验论证 | 第33-43页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第33-35页 |
| 3.3.2 算法对比模型 | 第35-37页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第37-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 推荐中用户购买行为的建模与预测 | 第45-60页 |
| 4.1 研究问题 | 第45-47页 |
| 4.1.1 问题定义 | 第45-46页 |
| 4.1.2 价格的相关研究 | 第46-47页 |
| 4.2 回归行为建模 | 第47-52页 |
| 4.2.1 生存分析 | 第47-48页 |
| 4.2.2 基于代价的行为建模 | 第48-52页 |
| 4.2.2.1 回归强度建模 | 第50-51页 |
| 4.2.2.2 回归时间预测 | 第51-52页 |
| 4.2.2.3 回归模型推断 | 第52页 |
| 4.3 实验论证 | 第52-58页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第53-56页 |
| 4.3.2 算法性能分析 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第60-61页 |
| 5.1 全文总结 | 第60页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-73页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第73页 |
