基于上下文感知和多特征的群组活动推荐系统设计与实现 | |
论文目录 | |
摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-13页 |
第一章 绪论 | 第13-19页 |
1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
1.2 研究现状 | 第14-16页 |
1.2.1 推荐系统 | 第14页 |
1.2.2 组推荐系统 | 第14-15页 |
1.2.3 隐性反馈 | 第15-16页 |
1.2.4 基于标签的推荐 | 第16页 |
1.2.5 基于社交关系的活动推荐 | 第16页 |
1.3 主要研究内容 | 第16-17页 |
1.4 论文组织结构 | 第17-19页 |
第二章 融合标签特征和核函数的群组活动推荐模型研究 | 第19-33页 |
2.1 引言 | 第19-20页 |
2.2 基于标签特征和核函数的群组活动推荐模型 | 第20-26页 |
2.2.1 组推荐问题定义 | 第20-21页 |
2.2.2 基于概率矩阵分解建模隐性反馈 | 第21-22页 |
2.2.3 融合标签特征和核函数的组推荐模型 | 第22-24页 |
2.2.4 模型参数估计与推荐列表生成 | 第24-26页 |
2.3 实验结果与分析 | 第26-31页 |
2.3.1 数据集介绍 | 第26-27页 |
2.3.2 评价指标与对比模型 | 第27-28页 |
2.3.3 模型超参数调整实验 | 第28-30页 |
2.3.4 模型对比实验 | 第30-31页 |
2.4 本章小结 | 第31-33页 |
第三章 联合社交关系与地理位置挖掘兴趣好友的群组活动推荐模型研究 | 第33-45页 |
3.1 引言 | 第33页 |
3.2 联合社交关系和地理位置挖掘兴趣好友的组推荐模型 | 第33-38页 |
3.2.1 组推荐问题定义 | 第34页 |
3.2.2 联合社交关系和地理位置挖掘兴趣好友 | 第34-36页 |
3.2.3 基于兴趣好友的邻近矩阵分解组推荐模型 | 第36-38页 |
3.2.4 推荐列表生成 | 第38页 |
3.3 实验结果与分析 | 第38-44页 |
3.3.1 数据集介绍 | 第38-39页 |
3.3.2 评价指标与对比模型 | 第39-40页 |
3.3.3 模型超参数调整实验 | 第40-42页 |
3.3.4 模型对比实验 | 第42-44页 |
3.4 本章小结 | 第44-45页 |
第四章 基于时空上下文中动态行为偏好的群组活动推荐模型研究 | 第45-59页 |
4.1 引言 | 第45-46页 |
4.2 基于时空上下文中动态行为偏好的组推荐模型 | 第46-53页 |
4.2.1 组推荐问题定义 | 第46页 |
4.2.2 基于时空上下文建模群组动态行为偏好 | 第46-50页 |
4.2.3 基于群组动态偏好的组推荐模型 | 第50-51页 |
4.2.4 模型参数估计与推荐列表生成 | 第51-53页 |
4.3 实验结果与分析 | 第53-58页 |
4.3.1 数据集介绍 | 第53页 |
4.3.2 评价指标与对比方法 | 第53-54页 |
4.3.3 模型超参数调整实验 | 第54-55页 |
4.3.4 模型对比实验 | 第55-57页 |
4.3.5 活动冷启动实验 | 第57-58页 |
4.4 本章小结 | 第58-59页 |
第五章 基于上下文感知和多特征的群组活动推荐系统需求分析与设计 | 第59-68页 |
5.1 引言 | 第59页 |
5.2 同城活动推荐系统需求分析 | 第59-60页 |
5.3 系统模块设计 | 第60-66页 |
5.3.1 系统功能模块及流程 | 第60-61页 |
5.3.2 数据库设计 | 第61-65页 |
5.3.3 活动推荐列表生成过程 | 第65-66页 |
5.4 本章小结 | 第66-68页 |
第六章 同城活动推荐系统的实现与测试 | 第68-76页 |
6.1 系统实现 | 第68-72页 |
6.1.1 主要技术 | 第68页 |
6.1.2 服务端API | 第68页 |
6.1.3 模块实现 | 第68-72页 |
6.2 模块测试 | 第72-75页 |
6.2.1 功能模块测试 | 第72-74页 |
6.2.2 系统性能测试 | 第74-75页 |
6.3 本章小结 | 第75-76页 |
第七章 总结与展望 | 第76-78页 |
7.1 总结 | 第76-77页 |
7.2 展望 | 第77-78页 |
参考文献 | 第78-83页 |
致谢 | 第83页 |
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