基于评论分析的推荐算法的设计与实现
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| ·研究背景 | 第13-16页 |
| ·研究内容与主要贡献 | 第16-22页 |
| ·基于画像建模的整体评分预测 | 第17-19页 |
| ·基于语义分析的多维评分预测 | 第19-21页 |
| ·用户可信度评估 | 第21-22页 |
| ·组织结构 | 第22-23页 |
| 第二章 研究现状 | 第23-28页 |
| ·推荐算法 | 第23-25页 |
| ·评论文本分析 | 第25-26页 |
| ·可信度评估 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于画像建模的整体评分预测 | 第28-45页 |
| ·预备知识 | 第28-31页 |
| ·问题描述 | 第28-29页 |
| ·模型框架 | 第29页 |
| ·主题分析 | 第29-31页 |
| ·画像生成模型 | 第31-32页 |
| ·评分预测方法 | 第32-35页 |
| ·数据样例 | 第32-33页 |
| ·学习模型 | 第33-34页 |
| ·强化模型 | 第34-35页 |
| ·实验研究 | 第35-42页 |
| ·数据集 | 第35-36页 |
| ·评价指标和对比方法 | 第36-39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-42页 |
| ·代表性评论选择 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于语义分析的多维评分预测 | 第45-56页 |
| ·预备知识 | 第45-48页 |
| ·问题描述 | 第45-46页 |
| ·模型框架 | 第46-47页 |
| ·自然语言处理 | 第47-48页 |
| ·维度提取 | 第48-50页 |
| ·多维评分预测 | 第50-51页 |
| ·实验研究 | 第51-55页 |
| ·评估指标 | 第51-52页 |
| ·对比方法 | 第52-53页 |
| ·维度提取 | 第53-54页 |
| ·评分预测 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 用户可信度度量 | 第56-67页 |
| ·预备知识 | 第56-58页 |
| ·问题定义 | 第56-58页 |
| ·模型描述 | 第58页 |
| ·UCA评估模型 | 第58-61页 |
| ·用户可信度计算 | 第58-60页 |
| ·推荐应用 | 第60-61页 |
| ·实验研究 | 第61-66页 |
| ·定量实验 | 第61-64页 |
| ·定性实验 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 附录A CCF推荐系统展示 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 发表论文和科研情况 | 第80-81页 |
