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智能推荐算法优化研究

TOC\o1-2\h\u21699第1章引言 4

61161.1研究背景 4

14921.2研究意义 4

154171.3国内外研究现状 4

260771.4研究内容与组织结构 4

23083第2章：介绍相关概念、研究方法和技术背景。 5

25219第3章：分析现有推荐算法及其存在的问题。 5

12000第4章：提出一种新型的智能推荐算法优化方法。 5

6664第5章：对所提出的优化方法进行理论分析和实验验证。 5

9857第6章：总结全文，展望未来研究方向。 5

6967第2章智能推荐算法概述 5

89362.1推荐系统发展历程 5

322062.1.1早期阶段 5

278692.1.2发展期 5

244082.1.3成熟期 5

194912.2智能推荐算法分类 6

285462.2.1基于内容的推荐算法 6

258142.2.2协同过滤推荐算法 6

205972.2.3基于模型的推荐算法 6

115102.2.4混合推荐算法 6

293822.2.5基于情境的推荐算法 6

89782.3常用智能推荐算法简介 6

45832.3.1基于内容的推荐算法 6

305702.3.2协同过滤推荐算法 6

238872.3.3矩阵分解 7

89622.3.4神经网络 7

316652.3.5混合推荐算法 7

11522.4智能推荐算法的评价指标 7

166212.4.1准确度 7

63482.4.2覆盖度 7

298672.4.3新颖度 7

219572.4.4可解释性 7

14021第3章协同过滤算法优化 7

80733.1协同过滤算法原理 8

143043.2模型优化策略 8

217993.2.1冷启动问题优化 8

286413.2.2相似度计算优化 8

60653.2.3评分预测优化 8

23563.3混合协同过滤算法 8

181833.3.1协同过滤与基于内容的推荐混合 9

120123.3.2协同过滤与深度学习混合 9

188993.3.3多种协同过滤算法融合 9

74983.4实验与分析 9

8847第4章深度学习在推荐系统中的应用 9

38944.1深度学习概述 9

85864.2基于深度学习的推荐算法 9

145004.2.1基于表示学习的推荐算法 10

174784.2.2基于深度神经网络结构的推荐算法 10

156154.2.3基于深度强化学习的推荐算法 10

52924.3神经协同过滤算法 10

189564.3.1神经协同过滤算法原理 10

120014.3.2神经协同过滤算法的改进 10

7534.4实验与分析 10

27564.4.1数据集描述 11

10754.4.2实验设置 11

200614.4.3实验结果分析 11

20718第5章多任务学习在推荐系统中的应用 11

227235.1多任务学习概述 11

150015.2多任务推荐系统模型 11

290025.2.1基本架构 11

82045.2.2常见多任务推荐模型 11

94585.3多任务学习算法优化 11

14525.3.1权重共享策略优化 12

277545.3.2损失函数优化 12

224945.3.3优化算法 12

182195.4实验与分析 12

292365.4.1数据集与预处理 12

72905.4.2评估指标 12

63905.4.3实验设置 12

310495.4.4实验结果 12

16366第6章融合用户画像的推荐算法 13

149286.1用户画像概述 13

42636.2融合用户画像的推荐算法设计 13

276136.2.1用户画像与推荐算法的结合 13

295596.2.2算法框架 13

136066.2.3算法实现 13

148646.3用户画像更新策略 14

48996.4实验与分析 14

16236第7章融合上下文信息的推荐算法 14

18467.1上下文信息概述 14

123737.2上下文感知的推荐算法 14

164367.2.1上下文感知推荐算法