封面
声明
致谢
中文摘要
英文摘要
目录
1 绪论
1.1 推荐系统研究背景及意义
1.2 稀疏环境下推荐系统研究综述
1.3 本文研究内容和创新点
1.4 数据集介绍
1.5 论文结构
2 用户评分决策情景的多元线性矩阵分解算法
2.1 概述
2.2 用户评分决策行为分析
2.3 多元线性互作用矩阵分解推荐模型
2.4 实验结果
2.5 本章小结
3 协同检索任务中的Top-K物品推荐
3.1 概述
3.2 三元张量关系
3.3 基于物品浅层协同检索张量模型
3.4 实验结果
3.5 本章小结
4 基于物品的贝叶斯Pairwise排序推荐
4.1 概述
4.2 用户-物品二部图Pairwise 关系分析
4.3 基于物品贝叶斯排序推荐模型
4.4 实验结果
4.5 本章小结
5 总结和展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献