声明
目 录
第 1 章 绪 论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 推荐系统的研究现状
1.2.2 深度学习的研究现状
1.2.3 注意力机制的研究现状
1.3 本文的研究内容
1.4 本文的组织结构
第 2 章 相关技术
2.1神经网络
2.1.1 深度神经网络
2.1.2 卷积神经网络
2.1.3 双向长短记忆网络
2.2注意力机制
2.2.1 注意力机制
2.2.2 多头自注意力机制
2.3 矩阵分解
2.4 本章小结
第 3 章 基于用户偏好学习的电影推荐模型
3.1 引言
3.2 模型架构
3.3 模型结构设计
3.4 推荐表生成
3.5 模型分析
3.6 本章小结
第 4 章 基于多头自注意力机制的个性化电影推荐模型
4.1 问题定义
4.2 基于 ConvMF 模型的改进
4.2.1 ConvMF 模型的介绍
4.2.2 基于 ConvMF 模型的改进设计
4.3 基于 CBLAMF 的电影推荐模型
4.3.1 多头自注意力模块
4.3.2 CBLAMF 模型的构建
4.4 本章小结
第 5 章 实验及结果分析
5.1 实验流程设计
5.1.1 数据集
5.1.2 实验环境
5.1.3 评价指标
5.1.4 对比基线
5.2 实验结果与分析
5.2.1 实验结果
5.2.2 实验分析
5.3 案例分析
5.4 本章小结
结 论
参考文献
附录 A 攻读学位期间发表的学术论文
致 谢
湖南大学;