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基于社交網絡的嵌入學習技術及推薦算法研究

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基于社交網絡的嵌入學習技術及推薦算法研究
論文目錄
 
摘要第1-6頁
ABSTRACT第6-12頁
第1章 緒論第12-17頁
  1.1 引言第12-13頁
  1.2 研究背景第13-15頁
    1.2.1 網絡嵌入學習第13-14頁
    1.2.2 推薦系統第14-15頁
  1.3 研究內容第15-16頁
    1.3.1 社交網絡嵌入學習算法第15-16頁
    1.3.2 社交推薦算法第16頁
  1.4 本文組織結構第16-17頁
第2章 相關工作概述第17-26頁
  2.1 引言第17頁
  2.2 網絡嵌入學習第17-21頁
    2.2.1 傳統網絡嵌入學習技術第17頁
    2.2.2 基于網絡結構信息的網絡嵌入學習技術第17-20頁
    2.2.3 融合輔助信息的網絡嵌入學習技術第20-21頁
  2.3 推薦系統第21-25頁
    2.3.1 傳統的推薦算法第21-24頁
    2.3.2 基于社交關系的推薦算法第24-25頁
    2.3.3 基于異構信息網絡的推薦算法第25頁
  2.4 本章小結第25-26頁
第3章 保留多路徑關系的社交網絡嵌入學習算法第26-46頁
  3.1 引言第26-28頁
  3.2 相關定義與問題闡述第28-31頁
    3.2.1 問題定義第28-29頁
    3.2.2 多路徑關系與高階距離關系第29-30頁
    3.2.3 Skip-Gram模型第30-31頁
  3.3 保留多路徑關系的社會網絡嵌入學習算法第31-35頁
    3.3.1 總體框架第31頁
    3.3.2 BMRU第31-33頁
    3.3.3 網絡結構信息學習第33-34頁
    3.3.4 節點屬性信息學習第34-35頁
    3.3.5 聯合學習第35頁
  3.4 實驗與結論第35-45頁
    3.4.1 實例分析第36-37頁
    3.4.2 數據集第37-38頁
    3.4.3 基準算法第38-39頁
    3.4.4 節點多標簽分類任務第39-41頁
    3.4.5 鏈接預測任務第41-42頁
    3.4.6 節點屬性信息的缺失影響分析第42-43頁
    3.4.7 參數敏感性分析第43-45頁
  3.5 本章小結第45-46頁
第4章 基于異構信息網絡嵌入的社交推薦算法第46-59頁
  4.1 引言第46-48頁
  4.2 相關定義第48-49頁
  4.3 基于異構信息網絡嵌入的社交推薦算法第49-54頁
    4.3.1 預訓練階段第49-52頁
    4.3.2 微調階段第52-54頁
  4.4 實驗與結論第54-58頁
    4.4.1 數據集第54頁
    4.4.2 基準算法和參數設置第54-55頁
    4.4.3 所提算法和基準算法的性能比較第55-57頁
    4.4.4 冷啟動問題第57頁
    4.4.5 參數α分析第57-58頁
  4.5 本章小結第58-59頁
第5章 總結與展望第59-61頁
  5.1 本文總結第59-60頁
  5.2 未來展望第60-61頁
參考文獻第61-67頁
致謝第67-69頁
在讀期間發表的學術論文與取得的研究成果第69頁

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