基于个性化集合排序的多样性推荐
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 引言 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织 | 第15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-17页 |
| 第二章 相关工作 | 第17-21页 |
| 2.1 协同过滤方法 | 第17-18页 |
| 2.2 引入辅助信息 | 第18-19页 |
| 2.3 推荐多样性 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 预备知识 | 第21-29页 |
| 3.1 矩阵分解模型 | 第21-23页 |
| 3.2 不同学习场景下的目标函数 | 第23-25页 |
| 3.3 随机梯度下降法 | 第25-26页 |
| 3.4 Bootstrap抽样 | 第26-27页 |
| 3.5 推荐整体表现评估 | 第27页 |
| 3.6 本章小结 | 第27-29页 |
| 第四章 个性化集合协同排序推荐算法 | 第29-37页 |
| 4.1 概念定义 | 第29-30页 |
| 4.2 面向集合的矩阵分解模型 | 第30-32页 |
| 4.3 基于集合对比较的协同排序 | 第32-35页 |
| 4.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第五章 实验准备 | 第37-43页 |
| 5.1 数据集 | 第37页 |
| 5.2 实际训练集构建 | 第37-40页 |
| 5.3 模型训练相关设置 | 第40-41页 |
| 5.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第六章 实验结果讨论 | 第43-51页 |
| 6.1 对比方法 | 第43页 |
| 6.2 结果预测 | 第43-44页 |
| 6.3 评估标准 | 第44-45页 |
| 6.4 结果分析 | 第45-50页 |
| 6.4.1 推荐的综合表现 | 第46页 |
| 6.4.2 推荐的相关性表现 | 第46-47页 |
| 6.4.3 推荐的多样性与相关性的关系 | 第47-48页 |
| 6.4.4 推荐的个性化多样性表现 | 第48-50页 |
| 6.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第七章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第61-63页 |
| 攻读学位期间参与的项目 | 第63-65页 |
