| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第15-29页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第16-23页 |
| 1.2.1 点击率预测推荐 | 第17-19页 |
| 1.2.2 排序学习推荐 | 第19-20页 |
| 1.2.3 消息推送推荐 | 第20-21页 |
| 1.2.4 基于会话的推荐 | 第21-23页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第23-27页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第27-29页 |
| 第2章 基于特征组合关系挖掘的个性化推荐 | 第29-59页 |
| 2.1 引言 | 第29-32页 |
| 2.2 基于点击率预测的活跃用户个性化推荐问题定义 | 第32-33页 |
| 2.3 基于特征组合关系挖掘的深度点击率预测框架 | 第33-40页 |
| 2.3.1 深度分解因子机 | 第33-34页 |
| 2.3.2 分解因子机模块 | 第34-35页 |
| 2.3.3 深度模块 | 第35-37页 |
| 2.3.4 模型学习 | 第37-39页 |
| 2.3.5 深度点击率预测模型比较 | 第39-40页 |
| 2.4 DeepFM的优化 | 第40-46页 |
| 2.4.1 DeepFM数据处理 | 第40-41页 |
| 2.4.2 DeepFM算法流程 | 第41-42页 |
| 2.4.3 多卡架构 | 第42-44页 |
| 2.4.4 异步读取 | 第44-45页 |
| 2.4.5 加速方法效率验证实验 | 第45-46页 |
| 2.5 离线实验结果及分析 | 第46-55页 |
| 2.5.1 离线实验数据集 | 第46-47页 |
| 2.5.2 离线实验设置 | 第47-48页 |
| 2.5.3 超参数学习 | 第48-50页 |
| 2.5.4 离线效率比较 | 第50-52页 |
| 2.5.5 离线效果比较 | 第52-55页 |
| 2.6 线上实验 | 第55-57页 |
| 2.6.1 线上实验设置 | 第55-56页 |
| 2.6.2 线上A/B测试 | 第56-57页 |
| 2.6.3 线上模拟及分析 | 第57页 |
| 2.7 本章小结 | 第57-59页 |
| 第3章 基于偏序关系贝叶斯排序学习模型的个性化推荐 | 第59-78页 |
| 3.1 引言 | 第59-60页 |
| 3.2 基于排序学习模型的活跃用户个性化推荐问题定义 | 第60-61页 |
| 3.3 基于偏序关系的贝叶斯排序学习算法 | 第61-65页 |
| 3.3.1 偏序对样本构建 | 第61-63页 |
| 3.3.2 Deep-BLM模型 | 第63-65页 |
| 3.4 模型优化和并行算法 | 第65-70页 |
| 3.4.1 优化算法 | 第66-68页 |
| 3.4.2 并行算法 | 第68-70页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第70-77页 |
| 3.5.1 数据集和实验设置 | 第70-72页 |
| 3.5.2 参数调整实验 | 第72-73页 |
| 3.5.3 模型性能比较实验 | 第73-75页 |
| 3.5.4 GPU加速实验 | 第75-77页 |
| 3.6 本章小结 | 第77-78页 |
| 第4章 基于链路预测的消息推送推荐 | 第78-100页 |
| 4.1 引言 | 第78-80页 |
| 4.2 基于潜在用户挖掘的消息推送推荐问题定义 | 第80-82页 |
| 4.3 基于局部吸收随机游走的潜在用户挖掘算法 | 第82-89页 |
| 4.3.1 局部吸收随机游走算法 | 第82-84页 |
| 4.3.2 基于局部吸收随机游走近似算法的潜在用户挖掘 | 第84-86页 |
| 4.3.3 基于图计算引擎的局部吸收随机游走近似算法 | 第86-89页 |
| 4.4 消息推送个性化推荐的优化 | 第89-91页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第91-99页 |
| 4.5.1 数据集和实验设置 | 第91-93页 |
| 4.5.2 公开数据集实验 | 第93-95页 |
| 4.5.3 商业数据集离线实验 | 第95-97页 |
| 4.5.4 商业数据集在线实验 | 第97-99页 |
| 4.6 本章小结 | 第99-100页 |
| 第5章 基于上下文和链路关系的会话推荐 | 第100-118页 |
| 5.1 引言 | 第100-101页 |
| 5.2 会话推荐问题定义 | 第101-103页 |
| 5.3 基于上下文的会话推荐 | 第103-109页 |
| 5.3.1 基于上下文的K近邻会话推荐算法 | 第103-105页 |
| 5.3.2 最近相关会话选择方法 | 第105-107页 |
| 5.3.3 基于扩散的相似度方法 | 第107-109页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第109-117页 |
| 5.4.1 实验设置 | 第110-112页 |
| 5.4.2 相关会话选择方法对比实验 | 第112-113页 |
| 5.4.3 基于扩散的相似度方法参数实验 | 第113-116页 |
| 5.4.4 会话推荐效果对比实验 | 第116-117页 |
| 5.5 本章小结 | 第117-118页 |
| 结论 | 第118-121页 |
| 参考文献 | 第121-135页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 | 第135-138页 |
| 致谢 | 第138-139页 |
| 个人简历 | 第139页 |
