基于图模型的协同过滤推荐技术研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 序 | 第8-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 1 引言 | 第11-19页 |
| ·论文的研究背景与意义 | 第11-13页 |
| ·推荐技术的发展与研究现状 | 第13-17页 |
| ·推荐技术发展历程 | 第13-14页 |
| ·推荐技术分类 | 第14-17页 |
| ·本文的研究工作 | 第17页 |
| ·论文的安排 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 2 协同过滤推荐技术 | 第19-27页 |
| ·基本概念 | 第19-20页 |
| ·协同过滤算法分类 | 第20-25页 |
| ·基于内存(Memory-based)的算法 | 第20-23页 |
| ·基于模型(Model-based)的算法 | 第23-25页 |
| ·基于图(Graph-based)的算法 | 第25页 |
| ·协同过滤技术存在的问题 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于用户-对象的交互式图传递模型 | 第27-36页 |
| ·基于用户图传递模型的Top-N推荐 | 第27-28页 |
| ·基于对象图传递模型的Top-N推荐 | 第28-29页 |
| ·基于用户-对象交互式图传递的Top-N推荐 | 第29-33页 |
| ·交互式用户-对象图传递 | 第30-31页 |
| ·相似性度量 | 第31-33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-35页 |
| ·数据集和实验设置 | 第33-34页 |
| ·方法比较 | 第34页 |
| ·模型参数影响 | 第34-35页 |
| ·推荐数量影响 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于图约束的矩阵分解模型 | 第36-49页 |
| ·基本概念 | 第36页 |
| ·模型建立 | 第36-39页 |
| ·多特征值问题 | 第39-41页 |
| ·最大相关问题 | 第39-40页 |
| ·多元特征值问题 | 第40-41页 |
| ·对偶收缩法 | 第41-45页 |
| ·矩阵收缩(Matrix Deflation) | 第41-42页 |
| ·对偶收缩(Dual Deflation) | 第42-45页 |
| ·算法总结 | 第45-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-48页 |
| ·方法比较 | 第46-47页 |
| ·参数影响 | 第47页 |
| ·收敛性分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5 矩阵分解模型的在线扩展 | 第49-57页 |
| ·基本概念 | 第49页 |
| ·在线扩展原理 | 第49-54页 |
| ·在线扩展流程 | 第54-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 6 总结 | 第57-59页 |
| ·工作总结 | 第57页 |
| ·工作展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 作者简历 | 第63-65页 |
| 学位论文数据集 | 第65页 |
