融合知识图谱的时尚推荐方法研究

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第一章 绪论

1.1 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 时尚推荐

1.2.2 数据增强

1.2.3 基于知识图谱的推荐

1.3 研究内容

1.4 贡献和论文组织结构

第2章 相关理论和技术背景

2.1 知识图谱

2.1.1 知识表示和知识建模

2.1.2 知识图谱的应用

2.1.3 经典知识图谱介绍

2.2 因子分解机

2.2.1 预测/推荐问题

2.2.2 FM模型及其扩展

2.3 本章小结

第3章 时尚推荐框架

3.1 时尚推荐总体框架

3.2 时尚数据集及增强处理

3.2.1 时尚数据集问题分析

3.2.2 数据增强具体实现

3.3 本章小结

第4章 知识图谱构建

4.1 知识图谱构建技术

4.2 用户-商品知识图谱构建方法

4.3 本章小结

第5章 融合知识图谱和FM的多策略推荐方法

5.1 融合FM的推荐

5.2 融合知识图谱的推荐

5.3 差异化推荐策略

5.4 实验与评估

5.4.1 数据增强对推荐精度的影响

5.4.2 知识图谱对冷启动问题的影响

5.4.3 差异化推荐策略评估

5.5 本章小结

第6章 总结及展望

6.1 本文工作总结

6.2 未来工作展望

参考文献

致谢

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