基于图论的个性化视频推荐算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·个性化推荐技术的研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的工作概要和内容安排 | 第11-13页 |
| ·主要工作 | 第11-12页 |
| ·本文章节安排 | 第12-13页 |
| 第2章 个性化推荐技术概述 | 第13-30页 |
| ·基于内容的推荐 | 第15-20页 |
| ·基于协同过滤的推荐 | 第20-26页 |
| ·混合推荐方法 | 第26-29页 |
| ·结合独立的推荐系统 | 第26-27页 |
| ·在协同过滤模型中加入基于内容的特征 | 第27页 |
| ·在基于内容的过滤模型中加入协同过滤的特征 | 第27页 |
| ·开发一个通用统一的推荐模型 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于图论的个性化视频推荐算法 | 第30-45页 |
| ·三分图的构建 | 第31-33页 |
| ·三分图的强化 | 第33-37页 |
| ·基于搜索关键词的子图 | 第34-35页 |
| ·基于用户的子图 | 第35-36页 |
| ·基于视频的子图 | 第36-37页 |
| ·基于图论的个性化视频推荐算法 | 第37-44页 |
| ·算法收敛性分析 | 第43页 |
| ·算法复杂度 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第45-55页 |
| ·概述 | 第45页 |
| ·实验数据准备 | 第45-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-54页 |
| ·实验结果 | 第46-49页 |
| ·参数敏感性分析 | 第49-53页 |
| ·推荐例子 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 总结和展望 | 第55-57页 |
| 本文工作总结 | 第55页 |
| 工作展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-66页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附件 | 第68页 |
