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基于深度学习的查询建议综述

目录

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究目的与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

深度学习基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1深度学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.2深度学习的主要模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.2.1卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2.2循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2.3生成对抗网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3深度学习的训练方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.3.1反向传播算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.3.2激活函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.3.3优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

查询建议系统概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.1查询建议系统的定义与功能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2查询建议系统的发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.3查询建议系统的应用场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

基于深度学习的查询建议方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.1基于文本的查询建议方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.1.1文本表示方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.1.2相似度计算与排名算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.1.3案例推荐系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.2基于图像的查询建议方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.2.1图像特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.2.2相似度计算与排名算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.2.3图像检索系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.3基于语音的查询建议方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.3.1语音特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.3.2相似度计算与排名算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.3.3语音助手系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

深度学习在查询建议中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

5.1基于深度学习的查询建议模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

5.1.1基于神经网络的查询建议模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

5.1.2基于图神经网络的查询建议模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

5.1.3基于强化学习的查询建议模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

5.2深度学习查询建议系统的评估与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

5.2.1评估指标体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

5.2.2优化方法与策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

案例分析．．．．．．．．．