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基于卷積神經網絡的推薦算法的研究

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基于卷積神經網絡的推薦算法的研究
論文目錄
 
摘要第1-4頁
Abstract第4-8頁
第1章 緒論第8-13頁
  1.1 研究背景及意義第8-9頁
  1.2 國內外研究現狀第9-11頁
    1.2.1 推薦算法的研究現狀第9-10頁
    1.2.2 用戶畫像的研究現狀第10-11頁
  1.3 主要研究內容第11-12頁
  1.4 論文結構安排第12-13頁
第2章 關鍵技術研究第13-19頁
  2.1 推薦系統的相關算法第13-16頁
    2.1.1 協同過濾推薦算法第13-15頁
    2.1.2 基于關聯規則的推薦算法第15-16頁
    2.1.3 推薦算法面臨的問題第16頁
  2.2 用戶畫像的關鍵技術第16-18頁
    2.2.1 構建用戶畫像的數據來源第16-17頁
    2.2.2 用戶畫像的構建方法第17-18頁
  2.3 本章小結第18-19頁
第3章 基于卷積神經網絡特征因子提取第19-30頁
  3.1 卷積神經網絡介紹第19-20頁
  3.2 用戶和項目屬性提取第20-23頁
    3.2.1 文本向量化第20-21頁
    3.2.2 卷積層和池化層第21-22頁
    3.2.3 全連接與輸出層第22-23頁
  3.3 用戶評論可信度標準第23-29頁
    3.3.1 用戶消費行為介紹第23-25頁
    3.3.2 刷單行為的判定第25頁
    3.3.3 用戶評論可信度計算第25-29頁
  3.4 本章小結第29-30頁
第4章 基于卷積神經網絡的協同過濾算法的改進第30-44頁
  4.1 基于用戶評分矩陣的改進第30-35頁
    4.1.1 問題描述第30頁
    4.1.2 用戶-項目評分矩陣的拆分第30-34頁
    4.1.3 改進的相似度計算第34-35頁
  4.2 基于項目屬性的偏好矩陣第35-38頁
    4.2.1 建立項目-屬性矩陣第35-37頁
    4.2.2 評分預測模塊第37-38頁
  4.3 改進的協同過濾推薦算法的實現第38-39頁
    4.3.1 算法描述第38-39頁
    4.3.2 算法實現流程圖第39頁
  4.4 實驗設計與結果分析第39-43頁
    4.4.1 測試數據集第39-40頁
    4.4.2 性能評價標準第40-41頁
    4.4.3 實驗結果第41-43頁
  4.5 本章小結第43-44頁
第5章 基于卷積神經網絡的用戶畫像推薦算法第44-54頁
  5.1 用戶畫像模型的構建第44-46頁
    5.1.1 算法總體框架第44-45頁
    5.1.2 構建用戶和商品標簽第45-46頁
  5.2 基于關聯規則的通用用戶模型構建第46-50頁
    5.2.1 基于關聯規則的用戶建模第46-48頁
    5.2.2 通用用戶模型構建第48-50頁
  5.3 實驗設計與結果分析第50-53頁
    5.3.1 實驗步驟第50頁
    5.3.2 實驗數據分析第50-51頁
    5.3.3 實驗結果第51-53頁
  5.4 本章小結第53-54頁
第6章 總結與展望第54-55頁
  6.1 研究工作總結第54頁
  6.2 研究工作展望第54-55頁
參考文獻第55-59頁
攻讀碩士期間發表論文情況第59-60頁
致謝第60-61頁

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