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基于监督信号增强的宽、深度学习推荐系统研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第11-16页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究进展第12-14页
    1.3 论文主要工作与贡献第14-15页
    1.4 论文结构安排第15-16页
2 关键技术及背景介绍第16-24页
    2.1 推荐系统第16-17页
    2.2 前馈神经网络第17-19页
    2.3 反向传播第19-20页
    2.4 优化算法第20-23页
    2.5 本章小结第23-24页
3 宽、深度学习推荐系统建模第24-37页
    3.1 问题的提出第24-25页
    3.2 相关工作第25-28页
    3.3 宽深度学习推荐系统概览第28-30页
    3.4 宽度部分建模第30-33页
    3.5 深度部分建模第33-35页
    3.6 联合训练第35-36页
    3.7 本章小结第36-37页
4 基于监督信号增强的改进第37-45页
    4.1 分类监督信号不足带来的问题第37-38页
    4.2 先验知识的融合第38-43页
    4.3 Soft Label的构建第43页
    4.4 基于Soft Label的联合训练第43-44页
    4.5 本章小结第44-45页
5 系统实现与性能测试第45-60页
    5.1 数据集基本特性第45-49页
    5.2 常用评测指标及方法第49-51页
    5.3 候选集生成第51-55页
    5.4 基于宽、深度学习的候选集排序第55-57页
    5.5 结果分析第57-59页
    5.6 本章小结第59-60页
6 总结与展望第60-62页
    6.1 全文总结第60页
    6.2 未来展望第60-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-66页
攻读硕士学位期间取得成果第66页

 
 
论文编号BS4101431,这篇论文共66
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