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基于用户行为的多样化查询推荐方法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第一章 引言第13-19页
    1.1 研究背景第13-16页
    1.2 研究内容第16-18页
    1.3 论文结构第18-19页
第二章 论文相关研究与相关技术第19-31页
    2.1 推荐系统第19-21页
    2.2 多样化推荐技术第21-23页
    2.3 查询推荐技术第23-28页
        2.3.1 基于查询日志的查询推荐第24-27页
        2.3.2 基于文档的查询推荐第27-28页
    2.4 用户行为数据建模第28-29页
    2.5 本章小结第29-31页
第三章 面向多样化查询推荐的典型用户行为模型第31-49页
    3.1 研究动机第31-36页
        3.1.1 多样化查询推荐问题描述第31-33页
        3.1.2 多样化查询推荐策略的局限性第33-36页
    3.2 典型用户行为模型第36-45页
        3.2.1 密集行为块定义第36-40页
        3.2.2 典型用户行为模型定义第40-41页
        3.2.3 构建典型用户行为模型第41-44页
        3.2.4 基于用户行为的动态分类体系第44-45页
    3.3 基于典型用户行为模型的多样化查询推荐第45-48页
    3.4 本章小结第48-49页
第四章 面向流行性行为的多样化查询推荐方法第49-69页
    4.1 研究思路与研究动机第49-52页
        4.1.1 研究动机第49-51页
        4.1.2 研究思路第51-52页
    4.2 面向流行性行为的多样化查询推荐第52-57页
        4.2.1 面向流行性行为的多样化查询推荐流程第52-54页
        4.2.2 PBDQR问题模型定义第54-56页
        4.2.3 PBDQR(k)问题求解算法第56-57页
    4.3 实验及评估第57-66页
        4.3.1 查询日志数据预处理第58-59页
        4.3.2 实验数据统计分析第59-63页
        4.3.3 实验分析第63-66页
    4.4 本章小结第66-69页
第五章 面向差异化搜索背景的多样化查询推荐方法第69-89页
    5.1 研究动机与研究思路第69-73页
        5.1.1 研究动机第70-72页
        5.1.2 研究思路第72-73页
    5.2 面向差异化搜索背景的多样化查询推荐第73-80页
        5.2.1 DBDQR问题模型定义第74-76页
        5.2.2 参数计算第76-77页
        5.2.3 典型用户行为模型的的强度第77-78页
        5.2.4 DBDQR(k)问题求解算法第78-80页
    5.3 实验及评估第80-86页
        5.3.1 实验准备第80-81页
        5.3.2 基准方法第81页
        5.3.3 实验分析第81-86页
    5.4 本章小结第86-89页
第六章 流行性与相似性结合的多样化查询推荐方法第89-115页
    6.1 研究动机与研究思路第90-92页
        6.1.1 研究动机第90-91页
        6.1.2 研究思路第91-92页
    6.2 用户注册信息匹配第92-98页
        6.2.1 用户信息匹配问题描述第93-96页
        6.2.2 用户信息匹配过程第96-98页
    6.3 基于流行性与相似性结合的多样化推荐第98-107页
        6.3.1 流行性与相似性结合的多样化查询推荐流程第99-100页
        6.3.2 PSDQR问题模型定义第100-102页
        6.3.3 基于R/S分析的用户过滤方法第102-105页
        6.3.4 典型用户行为模型的归属度第105-106页
        6.3.5 PSDQR(k)问题求解第106-107页
    6.4 实验及评估第107-112页
        6.4.1 实验准备第107-108页
        6.4.2 实验分析第108-112页
    6.5 本章小结第112-115页
第七章 结论第115-117页
    7.1 本文工作总结第115-116页
    7.2 下一步研究工作第116-117页
参考文献第117-129页
致谢第129-131页
攻读博士学位期间的主要成果第131页
    论文发表情况第131页

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