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移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)信息推薦技術(shù)研究
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本書以推薦系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)，以探究移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下用戶如何精確獲取信息這一問(wèn)題為出發(fā)點(diǎn)，研究面向用戶個(gè)性化需求的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)信息推薦技術(shù)，分別從移動(dòng)用戶需求獲取、移動(dòng)情境感知推薦、社會(huì)化推薦、群組推薦等方面對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)信息推薦技術(shù)展開較為全面、深入的研究和探討。本書可供從事電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究、教學(xué)的相關(guān)人員，以及高等院校研究生、電子商務(wù)工作者使用，可幫助讀者理解在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的信息推薦方法和技術(shù)。
目錄(104章)
倒序
- 封面
- 版權(quán)信息
- 內(nèi)容簡(jiǎn)介
- 前言
- 第1章 緒論
- 1.1 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的基本概念
- 1.1.1 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的定義及特點(diǎn)
- 1.1.2 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)推薦技術(shù)
- 1.2 移動(dòng)推薦系統(tǒng)研究框架
- 1.3 移動(dòng)推薦系統(tǒng)的應(yīng)用
- 1.4 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)信息推薦領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)
- 參考文獻(xiàn)
- 第2章 推薦系統(tǒng)理論綜述
- 2.1 基于內(nèi)容的推薦方法
- 2.1.1 概述
- 2.1.2 算法流程
- 2.1.3 優(yōu)點(diǎn)與不足
- 2.2 協(xié)同過(guò)濾推薦方法
- 2.2.1 基于鄰域的協(xié)同過(guò)濾推薦方法
- 2.2.2 基于模型的協(xié)同過(guò)濾推薦方法
- 2.2.3 優(yōu)點(diǎn)與不足
- 2.3 情境感知推薦方法
- 2.3.1 概述
- 2.3.2 情境建模方法
- 2.3.3 情境感知推薦技術(shù)的分類
- 2.3.4 優(yōu)點(diǎn)與不足
- 2.4 社會(huì)化推薦方法
- 2.4.1 概述
- 2.4.2 社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建
- 2.4.3 社會(huì)化推薦生成技術(shù)
- 2.4.4 優(yōu)點(diǎn)與不足
- 2.5 群組推薦方法
- 2.5.1 概述
- 2.5.2 群組推薦方法的關(guān)鍵技術(shù)
- 2.5.3 優(yōu)點(diǎn)與不足
- 2.6 基于深度學(xué)習(xí)的推薦方法
- 2.6.1 概述
- 2.6.2 深度學(xué)習(xí)模型
- 2.6.3 基于深度學(xué)習(xí)的推薦方法分類
- 2.6.4 優(yōu)點(diǎn)與不足
- 2.7 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的推薦方法
- 2.7.1 概述
- 2.7.2 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的推薦方法中的技術(shù)
- 2.7.3 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的推薦方法的分類
- 2.7.4 優(yōu)點(diǎn)與不足
- 參考文獻(xiàn)
- 第3章 移動(dòng)用戶需求獲取
- 3.1 移動(dòng)用戶需求特點(diǎn)
- 3.2 用戶需求獲取技術(shù)概述
- 3.2.1 傳統(tǒng)用戶需求獲取技術(shù)
- 3.2.2 移動(dòng)用戶需求獲取技術(shù)
- 3.3 移動(dòng)用戶需求獲取關(guān)鍵技術(shù)
- 3.3.1 移動(dòng)用戶需求獲取技術(shù)框架
- 3.3.2 情境對(duì)移動(dòng)用戶需求的影響
- 3.3.3 移動(dòng)用戶需求獲取的計(jì)算方法
- 3.3.4 移動(dòng)用戶需求動(dòng)態(tài)獲取及自適應(yīng)更新技術(shù)
- 3.4 移動(dòng)用戶需求獲取技術(shù)效用評(píng)價(jià)
- 3.5 有待進(jìn)一步研究的問(wèn)題
- 參考文獻(xiàn)
- 第4章 移動(dòng)情境感知推薦
- 4.1 情境信息概述
- 4.1.1 情境信息的概念及特點(diǎn)
- 4.1.2 移動(dòng)情境信息的分類
- 4.2 情境信息的獲取
- 4.2.1 情境信息獲取的技術(shù)架構(gòu)
- 4.2.2 情境信息的獲取方法
- 4.3 情境信息的表示方法與建模方法
- 4.3.1 情境信息的表示方法
- 4.3.2 情境信息的建模方法
- 4.4 情境感知推薦算法
- 4.5 兩種典型的改進(jìn)情境感知推薦算法
- 4.5.1 基于矩陣分解的情境感知推薦算法
- 4.5.2 寬松匹配的情境感知推薦算法
- 4.6 情境感知推薦系統(tǒng)的效用評(píng)價(jià)
- 參考文獻(xiàn)
- 第5章 社會(huì)化推薦
- 5.1 社會(huì)化推薦概述
- 5.1.1 社會(huì)化推薦系統(tǒng)的形式化定義
- 5.1.2 社會(huì)化推薦系統(tǒng)的基本框架
- 5.1.3 社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建
- 5.1.4 社會(huì)化推薦生成技術(shù)
- 5.2 融合移動(dòng)用戶信任關(guān)系的協(xié)同過(guò)濾推薦算法
- 5.2.1 信任用戶間的影響度計(jì)算
- 5.2.2 融合信任關(guān)系的推薦方法
- 5.3 融合用戶群組關(guān)系的群組推薦方法
- 5.4 融合用戶地理位置信息的協(xié)同過(guò)濾推薦方法
- 5.4.1 基于地理位置信息的用戶偏好特征模型
- 5.4.2 用戶間的信任度計(jì)算
- 5.4.3 基于用戶地理位置信息的網(wǎng)絡(luò)信息推薦算法
- 5.5 融合項(xiàng)目相似度和信任關(guān)系的推薦方法
- 參考文獻(xiàn)
- 第6章 群組推薦
- 6.1 群組推薦概述
- 6.1.1 群組推薦的基本方法
- 6.1.2 群組的發(fā)現(xiàn)和群組推薦的偏好融合策略
- 6.2 偏好融合的方法
- 6.3 群組特征對(duì)偏好融合算法的影響
- 6.4 群組推薦系統(tǒng)的效用評(píng)價(jià)
- 6.5 基于項(xiàng)目評(píng)分和特征的群組推薦方法
- 6.5.1 構(gòu)建用戶偏好模型
- 6.5.2 構(gòu)建群組偏好模型
- 6.5.3 群組相似度計(jì)算
- 6.5.4 群組推薦算法
- 參考文獻(xiàn) 更新時(shí)間：2024-03-22 20:12:11
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