融合静态特征和动态特征的推荐方法研究

摘要	第4-5页
Abstract	第5-6页
1 绪论	第9-18页
1.1 课题研究背景	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-16页
1.3 课题研究的意义、内容及目标	第16-18页
2 基于深度学习推荐的过程	第18-23页
2.1 基于深度学习推荐的一般流程	第18-19页
2.2 用户和物品的特征提取	第19-21页
2.3 用户偏好预测	第21-22页
2.4 基于偏好值预测结果的推荐列表生成	第22页
2.5 小结	第22-23页
3 用户和物品的特征提取	第23-35页
3.1 用户与物品的交互行为数据分析	第23-24页
3.2 用户和物品静态特征的提取	第24-28页
3.3 用户和物品动态特征的提取	第28-31页
3.4 静态特征和动态特征的融合	第31-34页
3.5 本章小结	第34-35页
4 融合静态特征和动态特征的推荐方法	第35-41页
4.1 融合静态特征和动态特征的预测模型建模	第35-37页
4.2 基于用户偏好的推荐	第37-40页
4.3 本章小结	第40-41页
5 实验过程及结果分析	第41-50页
5.1 实验环境描述	第41-42页
5.2 实验过程及结果分析	第42-49页
5.3 本章小结	第49-50页
6 总结	第50-52页
6.1 已完成工作	第50-51页
6.2 下一步工作	第51-52页
致谢	第52-53页
参考文献	第53-56页