基于概率生成模型的相似度建模技术研究及应用



基于概率生成模型的相似度建模技术研究及应用

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基于概率生成模型的相似度建模技术研究及应用

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-9页
目录	第9-12页
表格	第12-13页
插图	第13-14页
算法	第14-15页
第一章绪论	第15-29页
· 引言	第15-17页
· 研究背景	第17-21页
· 互联网中的信息过载问题	第17-18页
· 信息过载的解决方案	第18-19页
· 相似度建模的重要性和挑战	第19-21页
· 研究动机	第21-25页
· 文本多标签分类	第21-22页
· 用户的相似性建模	第22-24页
· 移动情境感知服务	第24-25页
· 研究内容	第25-27页
· 本文的组织结构	第27-29页
第二章相关研究工作概述	第29-45页
· 引言	第29页
· 文本分类技术	第29-37页
· 文本表示技术	第30-33页
· 传统分类算法	第33-35页
· 文本多标签分类算法	第35-37页
· 移动用户情境日志模式挖掘	第37-41页
· 关联规则挖掘	第38页
· 序列模式挖掘	第38-39页
· 低秩分解	第39-40页
· 聚类和分类	第40-41页
· 互联网用户个性化推荐服务	第41-44页
· 传统个性化推荐服务	第41-42页
· 情境感知移动个性化推荐服务	第42-44页
· 本章小结	第44-45页
第三章文本多标签分类	第45-63页
· 引言	第45-47页
· 相关工作	第47-48页
· L-F-L-PAM	第48-53页
· 基于L-F-L-PAM的文本多标签分类过程	第51-52页
· 超参数估计	第52-53页
· 实验设计及分析	第53-60页
· 数据集	第53-54页
· 评估准则	第54-55页
· 实验结果及讨论	第55-60页
· 本章小结	第60-63页
第四章移动用户行为习惯相似性学习	第63-87页
· 引言	第63-66页
· 相关工作	第66-67页
· 方法框架概述	第67-70页
· 用户行为模式	第67-68页
· 用户行为习惯相似性挖掘算法框架	第68-70页
· 情境日志规范化	第70-72页
· 位置情境规范化	第70-71页
· 用户交互记录规范化	第71-72页
· 超级行为模式抽取	第72-76页
· 实验设计及分析	第76-85页
· 数据集描述	第76页
· 实验准备	第76-78页
· 稀疏性处理实验结果分析	第78-79页
· 行为习惯相似用户推荐效果对比	第79-83页
· 用户划分效果分析	第83-85页
· 本章小结	第85-87页
第五章情境感知的移动用户App推荐	第87-103页
· 引言	第87-89页
· 相关工作	第89-91页
· 情境感知移动推荐系统	第89-90页
· 基于隐性反馈数据的推荐	第90-91页
· 移动用户App推荐	第91页
· 情境感知的移动用户App推荐算法	第91-96页
· 用户行为习惯相似性计算	第92-93页
· App类别相似性计算	第93-94页
· 模型推理及学习过程	第94-96页
· 实验设计及分析	第96-101页
· 数据集	第97页
· 实验准备	第97-99页
· 基准算法及评估标准	第99页
· 实验结果	第99-101页
· 本章小结	第101-103页
第六章总结与展望	第103-109页
· 本文工作总结	第104-105页
· 本文主要的贡献和创新点	第105-106页
· 对未来工作的展望	第106-109页
参考文献	第109-123页
致谢	第123-125页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果	第125-126 页

本篇论文共126页，点击这进入下载页面。

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