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智能推薦關(guān)鍵技術(shù)及其應用研究

智能推薦關(guān)鍵技術(shù)及其應用研究

作者：周望著
出版社：電子科技大學出版社出版時間：2023-09-01
開本： 26cm 頁數(shù)： 156頁
中 圖 價:¥40.8(6.0折) 定價  ¥68.0 登錄后可看到會員價
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智能推薦關(guān)鍵技術(shù)及其應用研究 版權(quán)信息

智能推薦關(guān)鍵技術(shù)及其應用研究 內(nèi)容簡介

本書基于作者前期的研究工作，深入調(diào)查分析，結(jié)合推薦系統(tǒng)的發(fā)展歷史與現(xiàn)狀，提出了幾種關(guān)鍵技術(shù)，可有效提升推薦效果，解決當前推薦系統(tǒng)中主要存在的數(shù)據(jù)稀疏性及冷啟動等問題，建立智能推薦模型，提高推薦系統(tǒng)的準確性，提升用戶滿意度。

智能推薦關(guān)鍵技術(shù)及其應用研究 目錄

第1章研究背景、研究歷史與現(xiàn)狀 1.1研究背景與意義 1.2國內(nèi)外研究歷史與現(xiàn)狀 1.3基于機器系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn) 系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ) 系統(tǒng)類型 算法評價標準 第3章貝葉斯pairwis算法 3.1概述 3.2基于one-class協(xié)同過濾的貝葉斯pairwise排序 3.3 BPLR算法模型 3.4模型優(yōu)化 3.5動態(tài)采樣算法 3.6實驗評估 第4章融合社交網(wǎng)絡(luò)和興趣技術(shù) 4.1概述 4.2用戶興趣偏好分析與建模 4.3實驗評估及分析 4.4討論 4.5本章小結(jié) 第5章基于用戶興趣偏好方法 5.1概述 選項的生成 選項的重排序 5.4實驗評估及分析 5.5討論 5.6本章小結(jié) 第6章大規(guī)及在線更新算法 6.1概述 6.2大規(guī)模型 6.3實驗評估及分析 6.4討論 6.5本章小結(jié) 第7章面服務的深度協(xié)同過濾 7.1概述 7.2相關(guān)文獻介紹 7.3深模型 7.4實驗分析 7.5討論 7.6本結(jié). 第8章基于興趣學陣分解技術(shù) 8.1引言 8.2相關(guān)工作 8.3問題的定義和表述 8.4 PSRecl:基于用戶 8.5 PSRec2:利用用戶偏好和社交 8.6實驗分析 8.7討論 8.8本章小結(jié) 第9章面向冷啟動問題的神模型 9.1冷啟動概述 9.2用戶冷啟動 9.3面向冷啟動的神經(jīng)系統(tǒng) 9.4實驗分析 9.5討論 9.6本章小結(jié) 第10結(jié)與展望 10.結(jié) 10.2后續(xù)工作展望 參考文獻 文情況
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