基于多种辅助信息融合的推荐算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 相关知识介绍 | 第16-26页 |
| 2.1 推荐系统简介 | 第16-17页 |
| 2.2 基于协同过滤的推荐算法 | 第17-22页 |
| 2.2.1 协同过滤的基本思想 | 第17-18页 |
| 2.2.2 协同过滤推荐算法 | 第18-21页 |
| 2.2.3 概率矩阵分解 | 第21-22页 |
| 2.3 自编码器技术 | 第22-25页 |
| 2.3.1 自编码器 | 第22-23页 |
| 2.3.2 变分自编码器 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于多种辅助信息融合的推荐算法 | 第26-39页 |
| 3.1 多种信息融合模型 | 第26-31页 |
| 3.1.1 生成模型 | 第26-28页 |
| 3.1.2 模型推理 | 第28-30页 |
| 3.1.3 变分下界 | 第30-31页 |
| 3.2 贪婪式逐层MVAE训练 | 第31-34页 |
| 3.2.1 网络参数对称训练 | 第31-32页 |
| 3.2.2 变分分布参数训练 | 第32-33页 |
| 3.2.3 统一训练 | 第33-34页 |
| 3.3 融合多种辅助信息的推荐算法 | 第34-38页 |
| 3.3.1 模型推导 | 第34-37页 |
| 3.3.2 最大化后验估计 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 实验与分析 | 第39-47页 |
| 4.1 实验数据集及预处理方式 | 第39-40页 |
| 4.2 实验方案和评价指标 | 第40-41页 |
| 4.3 对比模型与实验参数设置 | 第41-42页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第42-46页 |
| 4.4.1 网络结构的确定 | 第42-43页 |
| 4.4.2 定量对比 | 第43-44页 |
| 4.4.3 定性对比 | 第44-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第47-48页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
