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面向在线社交网络用户的个性化推荐方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 致谢 | 第9-11页 | | 摘要 | 第11-13页 | | abstract | 第13-14页 | | 第一章 绪论 | 第21-33页 | | 1.1 个性化推荐的机遇和挑战 | 第21-24页 | | 1.2 国内外研究现状与问题分析 | 第24-30页 | | 1.2.1 基于用户连接关系的个性化推荐综述 | 第24-25页 | | 1.2.2 面向群体用户的个性化推荐综述 | 第25-26页 | | 1.2.3 个性化推荐方法综述 | 第26-30页 | | 1.2.4 问题分析 | 第30页 | | 1.3 主要研究内容及论文结构 | 第30-33页 | | 1.3.1 研究内容 | 第31页 | | 1.3.2 论文结构 | 第31-33页 | | 第二章 基于显式用户连接关系的个性化推荐方法 | 第33-49页 | | 2.1 研究背景 | 第33-35页 | | 2.2 信任预测模型 | 第35-38页 | | 2.2.1 信任连接矩阵预填充 | 第35-36页 | | 2.2.2 信任度矩阵构建 | 第36-37页 | | 2.2.3 加权信任矩阵构建 | 第37-38页 | | 2.3 基于协同矩阵分解的个性化推荐模型 | 第38-41页 | | 2.3.1 基于评分的概率矩阵分解模型 | 第38-39页 | | 2.3.2 基于加权信任值的概率矩阵分解模型 | 第39页 | | 2.3.3 协同矩阵分解模型 | 第39-41页 | | 2.3.4 算法复杂度分析 | 第41页 | | 2.4 实验评测 | 第41-48页 | | 2.4.1 数据集 | 第42页 | | 2.4.2 评测指标 | 第42页 | | 2.4.3 对比算法 | 第42-43页 | | 2.4.4 性能对比 | 第43-44页 | | 2.4.5 敏感性分析 | 第44-47页 | | 2.4.6 算法效率分析 | 第47-48页 | | 2.5 本章小结 | 第48-49页 | | 第三章 基于隐式用户连接关系的个性化推荐方法 | 第49-75页 | | 3.1 研究背景 | 第49-51页 | | 3.2 基于社交影响的隐狄利克雷分布模型 | 第51-59页 | | 3.2.1 预备知识 | 第51-53页 | | 3.2.2 用户社交影响好友集合 | 第53-54页 | | 3.2.3 基于社交影响的隐狄利克雷模型 | 第54-57页 | | 3.2.4 考虑用户影响权重的基于社交影响的隐狄利克雷模型 | 第57-59页 | | 3.3 基于社交影响的隐狄利克雷分布模型求解算法 | 第59-64页 | | 3.3.1 联合概率分布 | 第59页 | | 3.3.2 模型推断 | 第59-61页 | | 3.3.3 参数学习算法 | 第61-63页 | | 3.3.4 算法复杂度分析 | 第63-64页 | | 3.4 基于社交影响的隐狄利克雷分布推荐方法 | 第64-65页 | | 3.4.1 SILDA-1模型的个性化推荐方法 | 第64-65页 | | 3.4.2 SILDA-2模型的个性化推荐方法 | 第65页 | | 3.5 实验评测 | 第65-73页 | | 3.5.1 数据集 | 第65-66页 | | 3.5.2 评测指标 | 第66-67页 | | 3.5.3 对比算法 | 第67页 | | 3.5.4 性能对比 | 第67-70页 | | 3.5.5 敏感性分析 | 第70-72页 | | 3.5.6 用户决策分析 | 第72-73页 | | 3.6 本章小结 | 第73-75页 | | 第四章 面向群体用户的个性化推荐方法 | 第75-95页 | | 4.1 研究背景 | 第75-77页 | | 4.2 基于双向张量分解的群体用户推荐模型 | 第77-80页 | | 4.2.1 背景知识 | 第77-78页 | | 4.2.2 双向张量分解模型 | 第78-80页 | | 4.2.3 带自适应权重的双向张量分解模型 | 第80页 | | 4.3 基于双向张量分解的群体用户推荐模型求解算法 | 第80-84页 | | 4.3.1 模型推断 | 第80-82页 | | 4.3.2 两阶段梯度下降学习算法 | 第82-83页 | | 4.3.3 算法复杂度分析 | 第83-84页 | | 4.4 实验评测 | 第84-94页 | | 4.4.1 数据集 | 第84-85页 | | 4.4.2 评测指标 | 第85-86页 | | 4.4.3 对比算法 | 第86-87页 | | 4.4.4 性能对比 | 第87-89页 | | 4.4.5 敏感性分析 | 第89-94页 | | 4.5 本章小结 | 第94-95页 | | 第五章 总结与展望 | 第95-98页 | | 5.1 论文工作总结 | 第95-96页 | | 5.2 后续研究展望 | 第96-98页 | | 参考文献 | 第98-108页 | | 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 | 第108-110页 |
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论文编号BS3315085，这篇论文共110页
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