基于降噪自编码器的信任感知协同过滤推荐算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.3 研究现状 | 第9-11页 |
| 1.4 研究内容及组织结构 | 第11-13页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4.2 本文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 推荐系统相关知识概述 | 第13-20页 |
| 2.1 推荐系统简介 | 第13页 |
| 2.2 推荐系统算法概述 | 第13-17页 |
| 2.2.1 基于内容的推荐 | 第13-14页 |
| 2.2.2 协同过滤 | 第14-17页 |
| 2.2.3 混合推荐 | 第17页 |
| 2.3 信任数据在推荐系统中的应用 | 第17-19页 |
| 2.3.1 信任数据 | 第17-18页 |
| 2.3.2 信任关系度量方法 | 第18-19页 |
| 2.3.3 信任感知的推荐算法 | 第19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 自编码器相关知识概述 | 第20-24页 |
| 3.1 自编码器 | 第20-21页 |
| 3.2 降噪自编码器 | 第21-22页 |
| 3.3 自编码器的应用 | 第22-23页 |
| 3.3.1 CFN | 第22页 |
| 3.3.2 aSDAE | 第22-23页 |
| 3.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第四章 整合信任信息的推荐算法研究 | 第24-31页 |
| 4.1 显式信任数据与降噪自编码器的整合 | 第24-28页 |
| 4.1.1 数据处理 | 第25-27页 |
| 4.1.2 显式信任信息的整合 | 第27-28页 |
| 4.2 隐式信任数据与降噪自编码器的整合 | 第28-30页 |
| 4.2.1 隐式信任信息处理 | 第28-29页 |
| 4.2.2 隐式信任信息的整合 | 第29-30页 |
| 4.3 损失函数 | 第30页 |
| 4.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第31-39页 |
| 5.1 数据集 | 第31-32页 |
| 5.2 对比方法 | 第32-33页 |
| 5.3 评估指标 | 第33页 |
| 5.4 实验实施细节 | 第33-35页 |
| 5.5 实验结果及分析 | 第35-38页 |
| 5.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第六章 总结与展望 | 第39-40页 |
| 6.1 总结 | 第39页 |
| 6.2 展望 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第44页 |
