基于上下文和标签相关性的推荐算法研究

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致谢

1绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3本文主要工作

1.4论文基本结构

2相关知识

2.1引言

2.2推荐算法的基础知识

2.2.1推荐系统的概述

2.2.2传统推荐算法

2.2.3面临的挑战

2.3基于上下文感知推荐算法概述

2.3.1上下文的简介

2.3.2人类的时间行为特性分析

2.4基于社会化标签和标签系统推荐算法概述

2.4.1标签推荐算法的简介

2.4.2标签的相关性概述

2.5相关模型知识

2.5.1长短期记忆网络LSTM

2.5.2 LDA主题模型

2.6本章小结

3一种融合混合标签的多样性推荐算法

3.1 FHT-DRA算法标签矩阵构建

3.2 FHT-DRA算法描述

3.3.1数据集描述

3.3.2对比算法

3.3.3评价指标

3.4实验分析

3.5本章小结

4融合时间上下文和标签优化的推荐算法

4.1 FTTO-RA算法结构

4.1.1算法构思

4.1.2算法核心结构

4.2 FTTO-RA算法描述

4.3.1数据集描述

4.3.2对比算法

4.3.3评价指标

4.4实验分析

（1）FTTO-RA 中用户主题数目的影响

（2）不同算法 的对比 实验

4.5本章小结

5总结与展望

5.1总结

5.2展望

参考文献

作者简历

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