基于社交群的视频推荐算法的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 主要的工作和创新点 | 第12-14页 |
| 1.3.1 主要工作内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 创新点 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 个性化推荐系统及算法的研究 | 第15-28页 |
| 2.1 个性化推荐系统概述 | 第15-16页 |
| 2.2 个性化推荐方法 | 第16-20页 |
| 2.2.1 基于内容的推荐 | 第16-17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页 |
| 2.2.4 多种方式结合的个性化推荐 | 第19-20页 |
| 2.3 社交化推荐方法 | 第20-27页 |
| 2.3.1 社交推荐的特征 | 第20-21页 |
| 2.3.2 现有的社交推荐系统 | 第21-25页 |
| 2.3.2.1 基于邻域的社交推荐系统 | 第21-23页 |
| 2.3.2.2 基于模型的社交推荐系统 | 第23-25页 |
| 2.3.3 社交化推荐的优劣讨论 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于社交群的个性化推荐算法 | 第28-43页 |
| 3.1 分析候选视频池 | 第31-34页 |
| 3.2 目标和难点 | 第34页 |
| 3.3 单群视频排序问题 | 第34-37页 |
| 3.4 多群视频排序问题 | 第37-42页 |
| 3.4.1 群打分 | 第37-41页 |
| 3.4.2 视频聚合 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 实验结果和分析 | 第43-61页 |
| 4.1 基于社交群算法框架 | 第43-44页 |
| 4.2 实验数据分析 | 第44-51页 |
| 4.3 实验设计 | 第51-58页 |
| 4.3.1 实验环境 | 第51页 |
| 4.3.2 数据预处理 | 第51页 |
| 4.3.3 特征的计算 | 第51-53页 |
| 4.3.4 群内推荐及群打分的实验 | 第53-54页 |
| 4.3.5 基于社交群推荐的实验 | 第54-55页 |
| 4.3.6 实验结果 | 第55-57页 |
| 4.3.7 活跃度对比实验 | 第57-58页 |
| 4.4 结果讨论和深入探究 | 第58-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-64页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第61-62页 |
| 5.2 进一步研究方向 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
