基于卷积神经网络的推荐算法
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 推荐系统的研究背景以及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 推荐系统以及神经网络的介绍 | 第14-34页 |
| 2.1 推荐系统定义及分类 | 第14-15页 |
| 2.2 推荐系统的关键技术 | 第15-23页 |
| 2.2.1 基于内容的推荐 | 第15-17页 |
| 2.2.2 协同过滤推荐 | 第17-19页 |
| 2.2.3 基于知识的推荐 | 第19-20页 |
| 2.2.4 混合推荐 | 第20-23页 |
| 2.3 神经网络的基本原理 | 第23-26页 |
| 2.4 推荐系统中的神经网络 | 第26-31页 |
| 2.4.1 支持向量机 | 第27-28页 |
| 2.4.2 自组织特征映射 | 第28-29页 |
| 2.4.3 自适应共振理论 | 第29-30页 |
| 2.4.4 模糊神经网络 | 第30-31页 |
| 2.5 推荐系统存在的问题 | 第31-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于卷积神经网络的推荐算法 | 第34-47页 |
| 3.1 卷积神经网络 | 第34-38页 |
| 3.1.1 局部感知 | 第34-35页 |
| 3.1.2 参数共享 | 第35-36页 |
| 3.1.3 池化 | 第36-37页 |
| 3.1.4 卷积神经网络结构 | 第37-38页 |
| 3.2 算法描述 | 第38-46页 |
| 3.2.1 网络结构的建立 | 第38-39页 |
| 3.2.2 前向传播训练过程 | 第39-41页 |
| 3.2.3 反向调整误差过程 | 第41-45页 |
| 3.2.4 推荐过程 | 第45-46页 |
| 3.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 实验设计与实验结果 | 第47-55页 |
| 4.1 实验设计与分析 | 第47-52页 |
| 4.1.1 实验平台与数据集的处理 | 第47-48页 |
| 4.1.2 推荐系统性能的评价指标 | 第48-50页 |
| 4.1.3 实验内容 | 第50-52页 |
| 4.2 结果对比与分析 | 第52-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 本文的主要工作 | 第55-56页 |
| 5.2 未来展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附件 | 第64页 |
