作者简介 | 第3-4页 |
致谢 | 第4-6页 |
摘要 | 第6-7页 |
Abstract | 第7页 |
第一章 引言 | 第11-15页 |
1.1 应用背景介绍 | 第11页 |
1.2 推荐系统研究现状 | 第11-12页 |
1.3 排序学习研究现状 | 第12-14页 |
1.4 本文的研究内容和贡献 | 第14-15页 |
1.5 论文内容组织 | 第15页 |
第二章 数据拼接 | 第15-22页 |
2.1 原始数据描述 | 第15-16页 |
2.2 数据拼接目标 | 第16页 |
2.3 数据拼接过程 | 第16-22页 |
2.3.1 用户日志数据预处理 | 第16-18页 |
2.3.2 新闻数据预处理 | 第18-19页 |
2.3.3 二次排序拼接日志和新闻 | 第19-22页 |
2.4 数据拼接结果 | 第22页 |
第三章 特征离散化 | 第22-28页 |
3.1 特征离散化目的和方法 | 第22-24页 |
3.1.1 连续特征离散化目的 | 第22-23页 |
3.1.2 连续特征离散化方法 | 第23-24页 |
3.2 离散化实验过程和结果 | 第24-28页 |
3.2.1 离散化过程 | 第25-26页 |
3.2.2 离散化结果 | 第26-28页 |
第四章 特征选择 | 第28-51页 |
4.1 特征选择目的和方法 | 第28-31页 |
4.1.1 特征选择目的 | 第28页 |
4.1.2 特征选择方法 | 第28-31页 |
4.2 特征选择实验和结果 | 第31-51页 |
4.2.1 结合Filter和Wrapper的单向循环特征选择 | 第31-33页 |
4.2.2 特征选择实验结果对比 | 第33-51页 |
第五章 特征组合 | 第51-53页 |
5.1 特征组合目的和方法 | 第51-53页 |
5.1.1 特征组合目的 | 第51-52页 |
5.1.2 特征组合方法 | 第52-53页 |
5.2 特征组合实验 | 第53页 |
第六章 结束语 | 第53-55页 |
6.1 本文工作总结 | 第53-54页 |
6.2 下一步研究方向 | 第54-55页 |
参考文献 | 第55-57页 |