基于用户偏好的深度学习推荐系统
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要工作与贡献 | 第13-16页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第16-17页 |
| 2 相关背景技术 | 第17-31页 |
| 2.1 深度学习 | 第17-25页 |
| 2.2 注意力模型 | 第25-26页 |
| 2.3 正则化技术 | 第26-28页 |
| 2.4 知识图谱简介 | 第28-30页 |
| 2.5 实现平台简介 | 第30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于长短时用户偏好的会话推荐系统 | 第31-47页 |
| 3.1 问题的提出 | 第31页 |
| 3.2 相关工作 | 第31-35页 |
| 3.3 循环记忆网络RMNet | 第35-41页 |
| 3.4 实验 | 第41-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 4 在知识图谱上传播用户偏好的推荐系统 | 第47-64页 |
| 4.1 问题的提出 | 第47-48页 |
| 4.2 相关工作 | 第48-50页 |
| 4.3 涟漪网络 | 第50-56页 |
| 4.4 实验 | 第56-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 5 总结与未来展望 | 第64-66页 |
| 5.1 总结 | 第64-65页 |
| 5.2 工作展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-74页 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间学术成果 | 第74页 |
