基于用户经验水平的推荐方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与目标 | 第8-10页 |
| 1.2 研究思路与方法 | 第10-11页 |
| 1.3 论文结构 | 第11-12页 |
| 第2章 文献综述 | 第12-20页 |
| 2.1 推荐系统与协同过滤 | 第12-14页 |
| 2.2 时间动态因素与协同过滤方法的结合 | 第14-16页 |
| 2.3 隐马尔可夫模型及其在推荐系统中的应用 | 第16-18页 |
| 2.4 用户评价受他人影响的机制 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于用户经验水平的隐马尔可夫推荐系统 | 第20-36页 |
| 3.1 本章引论 | 第20页 |
| 3.2 基于用户经验水平的推荐模型 | 第20-24页 |
| 3.2.1 建模思路 | 第20-21页 |
| 3.2.2 模型假设 | 第21-22页 |
| 3.2.3 模型构成 | 第22-24页 |
| 3.3 实验方法 | 第24-29页 |
| 3.3.1 数据集介绍 | 第24-27页 |
| 3.3.2 模型训练方法 | 第27-28页 |
| 3.3.3 模型性能评估方法 | 第28-29页 |
| 3.4 实验结果 | 第29-33页 |
| 3.5 实验结果分析 | 第33-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 加入影响因素的隐马尔可夫推荐系统 | 第36-44页 |
| 4.1 本章引论 | 第36页 |
| 4.2 加入影响因素的推荐模型 | 第36-38页 |
| 4.3 实验方法 | 第38-39页 |
| 4.4 实验结果 | 第39-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 结论与未来展望 | 第44-48页 |
| 5.1 研究结论与贡献 | 第44-46页 |
| 5.2 研究不足与未来展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-54页 |
| 附录A Viterbi算法的求解过程 | 第54-56页 |
| 个人简历、在学期间参加的科研项目 | 第56页 |
