声明
致谢
摘要
第一章绪论
1．1研究背景及研究意义
1．2国内外研究现状
1．2．1数据稀疏性和冷启动问题研究现状
1．2．2社会化标签系统研究现状
1．2．3问题分析
1．3主要研究内容
1．4论文组织结构
第二章相关理论与技术
2．1基于隐式反馈数据的个性化推荐
2．2 doc2vec技术
2．3矩阵分解技术
2．4本章小结
第三章基于doc2vec的社会化标签语义向量相似度计算
3．1．1用户标注动机
3．1．2社会化标签结构分析
3．1．3社会化标签语义分析
3．2基于doc2vec的社会化标签文本向量表达
3．3社会化标签的语义相似度计算流程
3．4计算结果及其分析
3．5本章小结
第四章融合社会化标签信息的推荐模型构建
4．1问题描述
4．2用户反馈集合的划分
4．3．1模型假设
4．3．2模型构建
4．3．3模型学习
4．3．4算法描述
4．4本章小结
第五章实验结果及分析
5．1实验所用数据集
5．2评价标准
5．3实验结果分析
5．3．1算法推荐效果比较
5．3．2用户冷启动分析
5．3．3稀疏度对推荐效果的影响
5．3．4隐特征维度的选取
5．4本章小结
第六章总结与展望
6．1本文工作总结
6．2未来展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动以及成果情况
