| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第11-13页 |
| 第2章 隐语义模型 | 第13-20页 |
| 2.1 推荐系统简介 | 第13-15页 |
| 2.1.1 评分预测系统 | 第13-14页 |
| 2.1.2 Top N推荐系统 | 第14-15页 |
| 2.2 隐语义模型 | 第15-17页 |
| 2.3 学习自动机简介 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 隐语义模型推荐的改进训练方法CALA-TM | 第20-37页 |
| 3.1 梯度下降训练算法GD-TM | 第20-23页 |
| 3.1.1 算法描述 | 第20-22页 |
| 3.1.2 算法性能分析 | 第22-23页 |
| 3.2 改进训练算法CALA-TM | 第23-27页 |
| 3.3 实验分析 | 第27-36页 |
| 3.3.1 实验数据集与实验设计 | 第27-29页 |
| 3.3.2 评分预测实验结果和分析 | 第29-33页 |
| 3.3.3 电影分类结果与分析 | 第33-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 隐语义模型推荐的改进训练方法LAGD-TM | 第37-46页 |
| 4.1 CALA-TM算法收敛速度分析 | 第37-38页 |
| 4.2 改进训练算法LAGD-TM | 第38-39页 |
| 4.3 实验结果 | 第39-45页 |
| 4.3.1 评分预测实验结果和分析 | 第39-44页 |
| 4.3.2 模型训练时间分析 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于隐语义模型的TOPN推荐算法改进 | 第46-59页 |
| 5.1 典型的隐语义模型TOPN推荐 | 第46页 |
| 5.2 基于隐语义模型的TOPN改进方法 | 第46-48页 |
| 5.3 实验分析 | 第48-58页 |
| 5.3.1 测试集1实验 | 第48-54页 |
| 5.3.2 测试集2实验 | 第54-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59页 |
| 6.2 未来研究展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第65-67页 |