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内容简介
前言
第1章 绪论
1.1 移动互联网的基本概念
1.2 移动推荐系统研究框架
1.3 移动推荐系统的应用
1.4 移动互联网信息推荐领域中的研究热点
参考文献
第2章 推荐系统理论综述
2.1 基于内容的推荐方法
2.2 协同过滤推荐方法
2.3 情境感知推荐方法
2.4 社会化推荐方法
2.5 群组推荐方法
2.6 基于深度学习的推荐方法
2.7 大数据环境下的推荐方法
参考文献
第3章 移动用户需求获取
3.1 移动用户需求特点
3.2 用户需求获取技术概述
3.3 移动用户需求获取关键技术
3.4 移动用户需求获取技术效用评价
3.5 有待进一步研究的问题
参考文献
第4章 移动情境感知推荐
4.1 情境信息概述
4.2 情境信息的获取
4.3 情境信息的表示方法与建模方法
4.4 情境感知推荐算法
4.5 两种典型的改进情境感知推荐算法
4.6 情境感知推荐系统的效用评价
参考文献
第5章 社会化推荐
5.1 社会化推荐概述
5.2 融合移动用户信任关系的协同过滤推荐算法
5.3 融合用户群组关系的群组推荐方法
5.4 融合用户地理位置信息的协同过滤推荐方法
5.5 融合项目相似度和信任关系的推荐方法
参考文献
第6章 群组推荐
6.1 群组推荐概述
6.2 偏好融合的方法
6.3 群组特征对偏好融合算法的影响
6.4 群组推荐系统的效用评价
6.5 基于项目评分和特征的群组推荐方法
参考文献
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