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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于主题建模和分层隐变量模型的新闻推荐系统研究
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基于主题建模和分层隐变量模型的新闻推荐系统研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究的背景和意义第11-14页
        1.1.1 研究的背景第11-13页
        1.1.2 研究的意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-15页
    1.3 论文的工作第15-17页
    1.4 论文的结构安排第17-19页
第二章 个性化推荐技术综述第19-27页
    2.1 个性化推荐系统概述第19-20页
    2.2 个性推荐算法研究第20-24页
        2.2.1 协同过滤推荐算法第20-21页
        2.2.2 基于内容的推荐算法第21-22页
        2.2.3 基于知识的推荐算法第22页
        2.2.4 基于社交网络的推荐算法第22页
        2.2.5 混合推荐算法第22-23页
        2.2.6 不同推荐算法的优缺点对比第23-24页
    2.3 个性化推荐算法在新闻领域中的研究与应用第24-25页
    2.4 本章小结第25-27页
第三章 基于LDA的新闻主题建模第27-33页
    3.1 主题模型概述第27-28页
    3.2 新闻主题建模第28-31页
        3.2.1 新闻主题建模步骤第28页
        3.2.2 新闻主题建模过程第28-31页
    3.3 本章小结第31-33页
第四章 分层隐变量模型推荐算法第33-47页
    4.1 隐变量模型第33-37页
        4.1.1 概述第34-37页
        4.1.2 算法优缺点第37页
    4.2 分层隐变量模型第37-40页
        4.2.1 模型构建思路第38页
        4.2.2 模型描述第38-40页
    4.3 多样性正则化的分层隐变量模型第40-46页
        4.3.1 基于SOM的新闻聚类第42-43页
        4.3.2 多样性正则化的分层隐变量模型第43-46页
    4.4 本章小结第46-47页
第五章 系统实现与评测第47-65页
    5.1 线下实验评测第47-60页
        5.1.1 实验数据集第47-51页
        5.1.2 实验步骤第51-53页
        5.1.3 评价指标第53-54页
        5.1.4 实验结果及讨论第54-60页
    5.2 在线系统展示第60-64页
    5.3 本章小结第64-65页
第六章 总结与展望第65-69页
    6.1 本文工作总结第65-66页
    6.2 未来工作展望第66-69页
参考文献第69-75页
攻读学位期间科研成果第75-77页
致谢第77页

 
 
论文编号BS4076598,这篇论文共77
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