| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 选题背景 | 第11-13页 |
| 1.2 研究背景 | 第13-21页 |
| 1.2.1 推荐系统的相关概念 | 第13-16页 |
| 1.2.2 推荐算法的研究现状 | 第16-21页 |
| 1.3 研究内容 | 第21-22页 |
| 1.4 章节安排 | 第22-25页 |
| 第二章 电影推荐算法及视觉信息提取算法 | 第25-35页 |
| 2.1 引言 | 第25页 |
| 2.2 电影推荐算法 | 第25-32页 |
| 2.2.1 电影推荐系统概述 | 第25页 |
| 2.2.2 电影推荐算法的研究现状 | 第25-26页 |
| 2.2.3 推荐系统的相关概念 | 第26-32页 |
| 2.3 视觉信息提取算法 | 第32-34页 |
| 2.3.1 YouTube-8M | 第32-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于预告片视觉信息的电影推荐系统设计及视觉信息提取模块 | 第35-45页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 基于预告片视觉信息的电影推荐系统 | 第35-38页 |
| 3.2.1 数据收集模块 | 第35-37页 |
| 3.2.2 视觉信息提取模块 | 第37页 |
| 3.2.3 推荐模块 | 第37-38页 |
| 3.3 视觉信息提取模块 | 第38-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-45页 |
| 第四章 基于预告片视觉信息的电影推荐算法 | 第45-59页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 研究问题和挑战 | 第45-46页 |
| 4.2.1 研究问题 | 第45-46页 |
| 4.2.2 研究挑战 | 第46页 |
| 4.3 基于预告片视觉信息的电影推荐算法 | 第46-50页 |
| 4.4 实验环境及设置 | 第50页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第50-57页 |
| 4.5.1 实验结果 | 第50-51页 |
| 4.5.2 VPMF算法与PMF算法的比较 | 第51-52页 |
| 4.5.3 关于参数E | 第52-54页 |
| 4.5.4 关于参数L | 第54-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 基于视觉信息和文本信息的电影推荐算法 | 第59-69页 |
| 5.1 引言 | 第59-60页 |
| 5.2 评论文本信息预告片视觉信息结合的电影推荐算法 | 第60-64页 |
| 5.2.1 方法一 | 第60-62页 |
| 5.2.2 方法二 | 第62-64页 |
| 5.3 实验验证 | 第64-67页 |
| 5.3.1 实验结果 | 第64-65页 |
| 5.3.2 CVPMF和VPMF的比较 | 第65-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-73页 |
| 6.1 全文总结及主要贡献 | 第69-70页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第70-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第81页 |