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深度理解算法:圖表示學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787522835822
- 條形碼：9787522835822 ; 978-7-5228-3582-2
- 裝幀：一般純質(zhì)紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
深度理解算法:圖表示學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)研究 內(nèi)容簡介
本書針對推薦系統(tǒng)中的二部圖、社交網(wǎng)絡(luò)和知識圖譜的圖結(jié)構(gòu)模式，研究基于圖表示學(xué)習(xí)的深度推薦系統(tǒng)。通過挖掘圖信息中的隱性關(guān)系和高階關(guān)系，使用圖學(xué)習(xí)的方式探索用戶和產(chǎn)品的潛在關(guān)聯(lián)，彌補相關(guān)推薦系統(tǒng)研究在挖掘用戶之間或者產(chǎn)品之間隱性關(guān)系方面的不足，形成一系列合理而且有效的推薦技術(shù)。增加推薦系統(tǒng)輸入的多樣性，運用社交網(wǎng)絡(luò)和知識圖譜等輔助信息，緩解推薦系統(tǒng)目前面臨的“數(shù)據(jù)稀疏”、“冷啟動”等問題，提高推薦系統(tǒng)的準確性和多樣性，為推薦系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展提供可參考的方向。
深度理解算法:圖表示學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)研究 目錄
第1章 緒論
1.1 推薦系統(tǒng)背景
1.2 國內(nèi)外研究進展
1.3 研究問題與內(nèi)容
1.4 本書組織架構(gòu)
第2章 推薦系統(tǒng)概述
2.1 引言
2.2 傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)和基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)
2.3 基于圖表示學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)
2.4 推薦系統(tǒng)常用的評價指標
第3章 基于二部圖隱性關(guān)系學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)
3.1 引言
3.2 二部圖隱性關(guān)系學(xué)習(xí)模型
3.3 實驗評估及分析
3.4 本章小結(jié)
第4章 基于社交網(wǎng)絡(luò)圖表示學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)
4.1 引言
4.2 多注意力模型的社交網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)
4.3 實驗評估及分析
4.4 本章小結(jié)
第5章 基于傳播的知識圖譜推薦系統(tǒng)
5.1 引言
5.2 雙傳播機制的知識圖譜推薦
5.3 實驗評估及分析
5.4 本章小結(jié)
第6章 基于鄰域的知識圖譜推薦系統(tǒng)
6.1 引言
6.2 基于鄰域交互的多任務(wù)知識圖譜推薦
6.3 實驗評估及分析
6.4 本書算法比較
6.5 本章小結(jié)
第7章 總結(jié)與展望
7.1 全書總結(jié)
7.2 研究展望
參考文獻
展開全部
深度理解算法:圖表示學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)研究 作者簡介
馬心陶，博士，吉林財經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與信息工程學(xué)院教師。
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