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信息推荐中评分预测问题研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
符号对照表第12-13页
第一章 绪论第13-29页
    1.1 研究背景第13-15页
        1.1.1 信息推荐第13-14页
        1.1.2 评分预测问题第14-15页
    1.2 研究意义第15-16页
    1.3 研究现状和挑战第16-24页
        1.3.1 研究现状第16-23页
        1.3.2 面临挑战第23-24页
    1.4 论文的主要工作和研究成果第24-26页
    1.5 论文结构安排第26-29页
第二章 关键技术第29-45页
    2.1 评分预测关键技术第29-36页
        2.1.1 基于相似度的方法第29-30页
        2.1.2 降维方法第30-34页
        2.1.3 贝叶斯聚类第34-36页
    2.2 表示学习关键技术第36-42页
        2.2.1 知识库中的表示学习方法第37-39页
        2.2.2 文本中的表示学习方法第39-42页
    2.3 信息推荐常用数据集和工具包第42-45页
        2.3.1 信息推荐常用数据集第42-43页
        2.3.2 信息推荐常用工具包第43-45页
第三章 基于方面级别潜在因子模型的评分预测算法第45-71页
    3.1 引言第45-48页
    3.2 相关工作第48-50页
    3.3 方面级潜在因子模型第50-56页
        3.3.1 问题定义第50-52页
        3.3.2 方面级潜在因子模型第52-56页
    3.4 模型分析第56-58页
        3.4.1 参数求解第56-57页
        3.4.2 复杂度分析第57-58页
    3.5 实验第58-69页
        3.5.1 实验设置第58-60页
        3.5.2 评分预测第60-62页
        3.5.3 参数分析第62-63页
        3.5.4 冷启动场景下的商品推荐第63-65页
        3.5.5 跨域场景下的商品推荐第65-66页
        3.5.6 商品方面词分析第66-68页
        3.5.7 基于方面的商品排序分析第68-69页
    3.6 本章小结第69-71页
第四章 基于用户反馈嵌入模型的评分预测算法第71-91页
    4.1 引言第71-74页
    4.2 相关工作第74-75页
    4.3 用户反馈嵌入模型第75-81页
        4.3.1 问题定义第75-76页
        4.3.2 推荐中的迁移向量模型第76页
        4.3.3 用户反馈嵌入模型第76-78页
        4.3.4 模型优化第78页
        4.3.5 模型初始化第78-80页
        4.3.6 复杂度分析第80-81页
        4.3.7 评分预测第81页
    4.4 实验第81-88页
        4.4.1 实验设置第81-83页
        4.4.2 评分预测结果第83-86页
        4.4.3 Top-K商品推荐结果第86-87页
        4.4.4 参数分析第87页
        4.4.5 嵌入式表示向量可视化第87-88页
    4.5 本章小结第88-91页
第五章 基于社交表示模型的评分预测算法第91-107页
    5.1 引言第91-94页
    5.2 相关工作第94-95页
    5.3 前期知识第95-97页
        5.3.1 有权异构信息网络第95-96页
        5.3.2 推荐问题定义第96-97页
    5.4 潜在社交表示模型第97-101页
        5.4.1 社交路径第97-99页
        5.4.2 潜在社交表示第99-101页
        5.4.3 推荐模型第101页
    5.5 实验第101-106页
        5.5.1 实验设置第101-103页
        5.5.2 评分预测结果第103-104页
        5.5.3 Top-K商品推荐结果第104-106页
    5.6 本章小结第106-107页
第六章 总结与展望第107-111页
    6.1 论文工作总结第107-109页
    6.2 研究展望第109-111页
附录 缩略语表第111-113页
参考文献第113-127页
致谢第127-129页
攻读学位期间发表的学术论文目录第129页

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