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社会化标注中集成主题优化的协同推荐研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-26页
    1.1 研究背景及意义第10-13页
        1.1.1 研究背景第10页
        1.1.2 问题提出第10-12页
        1.1.3 研究意义第12-13页
    1.2 相关研究现状及其分析第13-22页
        1.2.1 推荐系统与推荐算法研究综述第13-16页
        1.2.2 社会化标注及其推荐研究综述第16-19页
        1.2.3 主题模型及其应用研究综述第19-22页
    1.3 研究内容与思路第22-24页
        1.3.1 研究内容第22-23页
        1.3.2 研究思路第23-24页
    1.4 论文结构安排第24-25页
    1.5 本章小结第25-26页
2 基本原理与研究框架第26-42页
    2.1 社会化标注推荐的基本原理第26-32页
        2.1.1 推荐系统的基本原理第26-28页
        2.1.2 社会化标注的基本原理第28-31页
        2.1.3 社会化标注推荐第31-32页
    2.2 社会化标注中集成优化过程的推荐服务原理第32-38页
        2.2.1 社会化标注中推荐服务概述第32-33页
        2.2.2 集成优化过程的推荐服务模式第33-35页
        2.2.3 优化过程与服务过程集成原理第35-38页
    2.3 社会化标注中集成主题优化的协同推荐研究框架第38-41页
    2.4 本章小结第41-42页
3 基于改进LDA的标签主题优化第42-54页
    3.1 基于改进LDA的标签主题优化过程第42-46页
        3.1.1 LDA模型的基本内容第42-43页
        3.1.2 改进LDA标签主题模型的提出第43-45页
        3.1.3 基于改进LDA的标签主题优化思路第45-46页
    3.2 改进LDA标签主题建模数据预处理第46-49页
        3.2.1 社会化标注中三元关系解耦第46-48页
        3.2.2 “用户-标签”输入矩阵和“资源-标签”输入矩阵的构建第48-49页
    3.3 基于改进LDA的标签主题挖掘第49-50页
        3.3.1 最优主题数的确定及标签主题的划分第49-50页
        3.3.2 “标签-主题”分布矩阵的输出第50页
    3.4 基于改进LDA的对象标签主题转化第50-52页
    3.5 本章小结第52-54页
4 集成主题优化的协同推荐方法第54-67页
    4.1 集成主题优化的协同推荐过程第54-55页
    4.2 用户多兴趣主题推荐模型的构建第55-61页
        4.2.1 相似性计算第55-58页
        4.2.2 推荐模型建立第58-61页
    4.3 目标用户兴趣主题的获取第61-63页
        4.3.1 “用户-标签”二元关系抽取第61-63页
        4.3.2 目标用户兴趣主题建模第63页
    4.4 多兴趣主题下推荐列表的生成第63-65页
    4.5 时间复杂度分析第65-66页
    4.6 本章小结第66-67页
5 实证研究第67-82页
    5.1 实验准备第67-71页
        5.1.1 数据集来源及统计第67-68页
        5.1.2 数据预处理第68-69页
        5.1.3 评价指标构建第69-70页
        5.1.4 实验设计总体思路第70-71页
    5.2最优主题数的评估实验第71-72页
        5.2.1 实验目的第71页
        5.2.2 实验开展过程第71页
        5.2.3 实验结果与分析第71-72页
    5.3最优相似度组合参数及最近邻个数的评估实验第72-75页
        5.3.1 实验目的第72页
        5.3.2 实验开展过程第72-73页
        5.3.3 实验结果与分析第73-75页
    5.4推荐方法的对比评估实验第75-80页
        5.4.1 实验目的第75-76页
        5.4.2 实验开展过程第76-77页
        5.4.3 实验结果与分析第77-80页
    5.5 实验结论第80-81页
    5.6 本章小结第81-82页
6 总结与展望第82-85页
    6.1 总结第82-83页
    6.2 展望第83-85页
参考文献第85-92页
攻读硕士期间的研究成果第92-93页
致谢第93页

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