| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.1 用户画像及用户内容偏好画像 | 第10页 |
| 1.1.2 电信领域的用户画像及用户内容偏好画像 | 第10-11页 |
| 1.1.3 电信运营商构建用户内容偏好画像的方法及其局限性 | 第11-12页 |
| 1.2 研究内容 | 第12-16页 |
| 1.2.1 电信用户内容偏好补全模型的设计与实现 | 第13-15页 |
| 1.2.2 模型实验与结果分析 | 第15页 |
| 1.2.3 电信用户内容偏好画像系统 | 第15-16页 |
| 1.3 研究成果及意义 | 第16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 相关研究及相关技术 | 第18-24页 |
| 2.1 TOP-N推荐领域相关研究现状 | 第18-21页 |
| 2.1.1 TOP-N推荐中的协同过滤模型及隐因子模型研究现状 | 第18-19页 |
| 2.1.2 结合物品类别的TOP-N推荐研究现状 | 第19-20页 |
| 2.1.3 结合特征的TOP-N推荐研究现状 | 第20-21页 |
| 2.2 分布式系统相关技术 | 第21-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 电信用户内容偏好补全模型设计与实现 | 第24-40页 |
| 3.1 电信用户内容偏好补全模型设计 | 第24-32页 |
| 3.1.1 偏好补全与Top-N推荐 | 第24-25页 |
| 3.1.2 基础隐因子模型 | 第25-27页 |
| 3.1.3 结合偏好类别的偏好补全算法 | 第27-30页 |
| 3.1.4 结合用户特征的偏好补全模型 | 第30-31页 |
| 3.1.5 整合模型 | 第31-32页 |
| 3.2 模型分布式实现 | 第32-38页 |
| 3.2.1 基础隐因子模型实现 | 第33-36页 |
| 3.2.2 结合偏好类别的偏好补全模型实现 | 第36-37页 |
| 3.2.3 结合用户特征的偏好补全模型实现 | 第37-38页 |
| 3.2.4 整合模型实现 | 第38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 模型对比实验与结果分析 | 第40-56页 |
| 4.1 实验数据集及数据预处理 | 第40-43页 |
| 4.1.1 实验数据集介绍 | 第40-42页 |
| 4.1.2 数据预处理 | 第42-43页 |
| 4.2 实验指标 | 第43-44页 |
| 4.3 实验设计及实验结果 | 第44-51页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第44-45页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第45-51页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第51-56页 |
| 4.4.1 偏好的关系类型与关系强度 | 第51-53页 |
| 4.4.2 高质特征 | 第53-56页 |
| 第五章 电信用户内容偏好画像系统 | 第56-64页 |
| 5.1 偏好画像系统需求 | 第56页 |
| 5.2 偏好画像系统设计与实现 | 第56-60页 |
| 5.2.1 系统架构 | 第56-57页 |
| 5.2.2 数据源 | 第57页 |
| 5.2.3 数据存储层 | 第57-58页 |
| 5.2.4 平台计算层 | 第58页 |
| 5.2.5 应用功能层 | 第58-60页 |
| 5.3 程序脚本设计及结果展示 | 第60-61页 |
| 5.4 系统性能分析 | 第61-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 附录 | 第72-74页 |
| 附录 缩略语表 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第76页 |