基于时间动态影响的协同过滤推荐系统相关研究
| 摘要 | 第1-11页 |
| Abstract | 第11-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-22页 |
| ·研究的背景、意义和目的 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-19页 |
| ·推荐系统分类 | 第15-17页 |
| ·推荐技术中存在的问题与研究 | 第17-18页 |
| ·协同过滤国内外研究进展 | 第18-19页 |
| ·本文所做的工作和结构安排 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第2章 协同过滤基本模型 | 第22-30页 |
| ·基线估计 | 第22-23页 |
| ·基本的邻居模型 | 第23-26页 |
| ·基于用户的协同过滤 | 第23-24页 |
| ·基于项目的协同过滤 | 第24-25页 |
| ·邻居模型小结 | 第25-26页 |
| ·隐因子模型 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 协同过滤技术中的一些改进策略 | 第30-42页 |
| ·邻居模型模型的改进 | 第30-34页 |
| ·一个全局优化的邻居模型 | 第30-33页 |
| ·一种降低复杂度的剪枝方法 | 第33页 |
| ·相似性度量的改进策略 | 第33-34页 |
| ·因子化邻居模型 | 第34-36页 |
| ·因子化项目间关系 | 第34-35页 |
| ·全局优化用户模型 | 第35-36页 |
| ·因子化用户间关系 | 第36页 |
| ·结合基于用户和基于项目的邻居模型 | 第36页 |
| ·不对称SVD及SVD++模型 | 第36-39页 |
| ·不对称SVD模型 | 第36-38页 |
| ·SVD++模型 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-42页 |
| 第4章 改善协同过滤技术精度的一些影响因素 | 第42-52页 |
| ·隐式反馈 | 第42-45页 |
| ·隐式反馈的影响 | 第42-43页 |
| ·增加隐式反馈的邻居模型 | 第43-44页 |
| ·增加隐式反馈的因子模型 | 第44-45页 |
| ·时间动态影响 | 第45-49页 |
| ·随时间变化的基线估计 | 第46-47页 |
| ·随时间变化的因子模型 | 第47-48页 |
| ·随时间变化的邻居模型 | 第48-49页 |
| ·输入不同置信水平 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 新模型及实验验证 | 第52-62页 |
| ·整合的新模型 | 第52-55页 |
| ·基本的整合模型 | 第52-54页 |
| ·时间动态影响的整合模型 | 第54-55页 |
| ·实验验证 | 第55-60页 |
| ·Netflix数据集 | 第55-56页 |
| ·本文邻居模型的验证比较 | 第56页 |
| ·本文隐因子模型的验证比较 | 第56-57页 |
| ·因子化邻居模型的验证比较 | 第57-59页 |
| ·本文提出的最终预测模型精度比较 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
