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上下文感知推荐系统关键问题研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第12-24页
    1.1 研究背景第12-16页
    1.2 研究意义第16-17页
    1.3 国内外研究现状第17-19页
    1.4 主要研究内容第19-22页
    1.5 论文组织结构第22-24页
第二章 上下文感知推荐系统基础理论与技术综述第24-30页
    2.1 上下文感知推荐系统第24-25页
    2.2 上下文信息的分类第25-26页
        2.2.1 环境上下文第25-26页
        2.2.2 用户状态上下文第26页
    2.3 上下文感知推荐系统实现架构第26-27页
    2.4 推荐结果的度量准则第27-29页
        2.4.1 推荐结果的准确率第28-29页
        2.4.2 推荐结果的多样性第29页
        2.4.3 推荐结果的覆盖率第29页
    2.5 本章小结第29-30页
第三章 上下文感知推荐系统伪偏好行为修正第30-40页
    3.1 问题描述第30-31页
    3.2 伪偏好行为的判别与修正第31-35页
    3.3 基于决策欺骗自适应修正的推荐结果获取第35-36页
    3.4 实验设计与结果分析第36-39页
        3.4.1 实验设计第36-37页
        3.4.2 参数选取实验第37-38页
        3.4.3 与现有方法的对比与分析第38-39页
    3.5 本章小结第39-40页
第四章 上下文感知推荐系统数据稀疏性研究第40-50页
    4.1 问题描述第40-41页
    4.2 行为相似性度量第41-42页
    4.3 基准相似空间分布优化第42-45页
    4.4 实验设计与结果分析第45-49页
        4.4.1 实验设计第45-46页
        4.4.2 参数选取实验第46-47页
        4.4.3 实验对比与分析第47-49页
    4.5 本章小结第49-50页
第五章 上下文感知推荐系统中多视图相似关系挖掘第50-68页
    5.1 问题描述第50-51页
    5.2 多视图相似关系的挖掘第51-58页
        5.2.1 用户间相似关系获取第52-56页
        5.2.2 项目吸引力获取第56-58页
    5.3 基于线性判别分析的多视图特征融合第58-62页
    5.4 实验设计与结果分析第62-67页
        5.4.1 实验设计第62-63页
        5.4.2 参数选取实验第63-64页
        5.4.3 与现有方法对比实验第64-67页
    5.5 本章小结第67-68页
第六章 上下文感知推荐系统用户认知行为影响研究第68-82页
    6.1 问题描述第68-69页
    6.2 基于认知的推荐系统中的数据模型第69-70页
    6.3 认知相关模型的定义第70-74页
    6.4 基于认知模型的结果预测第74-75页
    6.5 实验设计与结果分析第75-80页
        6.5.1 实验设计第75页
        6.5.2 三种认知因素影响实验第75-77页
        6.5.3 数据集与参数影响实验第77-78页
        6.5.4 与现有方法的对比实验第78-80页
    6.6 本章小结第80-82页
第七章 上下文感知推荐系统群集认知行为研究第82-100页
    7.1 问题描述第82-83页
    7.2 群集认知关系模型第83-90页
    7.3 项目认知价值第90-91页
    7.4 基于FLDA的偏好优化模型第91-93页
    7.5 实验设计与对比分析第93-99页
        7.5.1 实验设计第93-94页
        7.5.2 认知关系网络模型有效性检测第94-95页
        7.5.3 参数检验实验第95-96页
        7.5.4 与现有方法对比实验与分析第96-99页
    7.6 本章小结第99-100页
第八章 总结与展望第100-104页
    8.1 论文工作总结第100-101页
    8.2 研究工作展望第101-104页
参考文献第104-112页
致谢第112-115页
攻读博士学位期间取得的科研成果第115-117页
作者简介第117页

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