声明
摘要
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文的主要内容与组织架构
第二章 推荐系统相关研究
2.1 协同过滤算法
2.1.1 基于最近邻的协同过滤算法
2.1.2 基于模型的协同过滤算法
2.2 基于内容的推荐算法
2.3 推荐系统的评价方法
2.3.1 推荐系统实验方法
2.3.2 推荐系统测评指标
2.4 深度学习
2.4.1 神经网络
2.4.2 自动编码机
2.4.3 卷积神经网络
2.5 小结
第三章 协同过滤方法
3.1 基于有监督自动编码机的协同过滤算法
3.1.1 基于自动编码机的协同过滤算法
3.1.2 基于有监督自动编码机的推荐方法
3.1.3 基于胡博函数的约束
3.2 实验及结果分析
3.2.2 模型实现与对比模型
3.2.3 实验结果与讨论
3.3 小结
第四章 基于内容的推荐方法
4.1 基于卷积神经网络的推荐方法
4.1.1 基于内容的推荐框架
4.1.2 卷积神经网络
4.1.3 隐含因子模型
4.2 实验及结果分析
4.2.1 数据集与指标
4.2.2 模型实现与对比模型
4.2.3 实验结果与讨论
4.3 小结
第五章 总结与展望
参考文献
攻读硕士期间发表的论文
致谢