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安卓平台移动用户画像算法的研究与实现

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-15页
    1.1 研究背景及研究意义第11-12页
    1.2 研究现状及存在问题第12-13页
    1.3 主要研究内容及特色第13-14页
    1.4 论文结构安排第14-15页
第二章 移动用户画像第15-23页
    2.1 用户画像第15-17页
        2.1.1 用户画像流程第15-16页
        2.1.2 用户画像标签体系第16-17页
    2.2 用户画像算法技术第17-19页
        2.2.1 特征工程第17页
        2.2.2 机器学习第17-18页
        2.2.3 深度学习第18-19页
        2.2.4 其他技术第19页
    2.3 移动用户画像技术第19-20页
        2.3.1 静态属性画像第19-20页
        2.3.2 动态属性画像第20页
    2.4 用户画像与推荐系统第20-21页
    2.5 小结第21-23页
第三章 移动用户画像算法创新第23-37页
    3.1 引言第23页
    3.2 用户起床睡眠时间相关研究第23-24页
    3.3 息亮屏数据识别和用户睡觉起床时间第24-28页
        3.3.1 遇到的难题第25-26页
        3.3.2 解决方案第26-28页
    3.4 BTP算法第28-31页
        3.4.1 数据采集及预处理过程第28-29页
        3.4.2 识别算法描述第29-30页
        3.4.3 预测算法描述第30-31页
    3.5 实验比较与分析第31-35页
        3.5.1 实验环境介绍第31-32页
        3.5.2 识别任务的实验结果第32-34页
        3.5.3 预测任务的实验结果第34-35页
    3.6 小结第35-37页
第四章 移动用户画像应用于推荐系统的算法创新第37-49页
    4.1 引言第37页
    4.2 一种提高APP推荐多样性的学习方法第37-38页
    4.3 P-SNN网络第38-41页
        4.3.1 P-SNN网络描述第39页
        4.3.2 网络优化第39-40页
        4.3.3 P-SNN伪代码第40-41页
    4.4 DAM算法第41-44页
        4.4.1 APP多样性第41-42页
        4.4.2 DAM算法描述第42-43页
        4.4.3 DAM算法伪代码第43-44页
    4.5 算法整体框架第44-45页
        4.5.1 模型训练第44-45页
        4.5.2 模型应用第45页
    4.6 实验比较与分析第45-48页
        4.6.1 实验环境介绍第45-46页
        4.6.2 算法对比实验第46页
        4.6.3 参数P讨论实验第46-47页
        4.6.4 多样性对比实验第47-48页
    4.7 小结第48-49页
第五章 移动用户画像APP设计与实现第49-75页
    5.1 引言第49页
    5.2 系统开发技术简介第49-52页
        5.2.1 Android开发介绍第49-50页
        5.2.2 SQLite数据库介绍第50-51页
        5.2.3 安卓自动化测试技术介绍第51-52页
    5.3 系统需求分析第52-56页
        5.3.1 功能需求分析第52-55页
        5.3.2 非功能需求分析第55-56页
    5.4 系统详细设计第56-70页
        5.4.1 系统整体框架设计第56-57页
        5.4.2 系统功能模块设计第57-64页
        5.4.3 数据库设计第64-66页
        5.4.4 系统接口设计第66-67页
        5.4.5 系统界面设计第67-70页
    5.5 系统实现与测试第70-74页
        5.5.1 系统功能实现及测试第70-73页
        5.5.2 系统性能测试第73-74页
    5.6 小结第74-75页
第六章 总结与展望第75-77页
    6.1 总结第75页
    6.2 展望第75-77页
参考文献第77-83页
致谢第83-85页
攻读学位期间发表的学术论文目录第85页

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