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  • 正版 基于半监督学习的个性化推荐算法研究 张宜浩,文俊浩著 重
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    • 作者: 张宜浩,文俊浩著著 | 张宜浩,文俊浩著编 | 张宜浩,文俊浩著译 | 张宜浩,文俊浩著绘
    • 出版社: 重庆大学出版社
    • 出版时间:2016-05-01
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    • 作者: 张宜浩,文俊浩著著| 张宜浩,文俊浩著编| 张宜浩,文俊浩著译| 张宜浩,文俊浩著绘
    • 出版社:重庆大学出版社
    • 出版时间:2016-05-01
    • ISBN:9787562496816
    • 版权提供:重庆大学出版社
    • 作者:张宜浩,文俊浩著
    • 著:张宜浩,文俊浩著
    • 装帧:暂无
    • 印次:暂无
    • 定价:45.00
    • ISBN:9787562496816
    • 出版社:重庆大学出版社
    • 开本:暂无
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2016-05-01
    • 页数:暂无
    • 外部编号:11733027
    • 版次:暂无
    • 成品尺寸:暂无

    第1章绪论

    1.1研究背景·

    1.2国内外研究现状·

    1.3主要研究内容

    1.4 本书的组织结构

    第2章半监督学习与个性化推荐研究综述

    2.1半监督学习研究综述……

    2.2个性化推荐研究综述2.3基于半监督学习的推荐技术……29

    2.4个性化推荐评测

    本章小结…第3章基于半监督混合聚类的推荐方法

    3.1半监督聚类相关研究

    3.2常用聚类算法

    3.3 SSCGD算法描述·

    3.4实验结果与分析·

    本章小结

    第4章基于主动学习与协同训练的半监督推荐方法

    4.1协同训练与主动学习相关研究……

    4.278SSLCA算法描述…

    4.3实验结果与分析·

    本章小结…

    第5章基于自增量学习的半监督推荐方法

    5.1自增量学习相关研究

    5.2置信度度量方法

    5.3SSLSH算法描述

    5.4实验结果与分析

    本章小结…

    第6章 基于图模型的半监督推荐方法

    6.1图模型的相关研究

    6.2GSSLC算法的描述

    6.3实验结果与分析

    本章小结

    第7章结论与展望…

    7.1 结论 …

    7.2展望

    参考文献……

    张宜浩,男,工学博士,重庆理工大学计算机科学与工程学院教师,主要从事半监督学习、个性化推荐、自然语言处理等方面的研究。近年来,主持重庆市教委科研项目1项,主研国家自然科学基金面上项目、青年基金项目各1项,重庆市自然科学基金项目2项。近5年来,发表学术论文10余篇,其中第一作者学术论文8篇,包括SCI检索3篇,EI检索3篇,CSCD期刊2篇。文俊浩,男,重庆大学,软件学院,教授,博士生导师。近年来主要从事服务计算、数据挖掘等方面的研究。主持国家自然科学基金面上项目1项,主持国家“十一五”科技支撑计划项目1项,主研国家自然科学基金2项,主持并参与省部级项目10余项。2015年获国家级教学成果二等奖(排名第2),2014年获国家级教学成果二等奖(排名第1),2013年获重庆市教学成果一等奖(排名第1),2011年获重庆市科技进步二等奖(排名第1)。近年来,发表学术论文70余篇,其中SCI检索20余篇,EI检索30余篇。

    主流的个性化推荐方法大多没有真正利用物品的内容信息和用户的标签信息,同时也缺乏对用户反馈信息的挖掘,这也往往会造成推荐结果过度特殊化。针对上述问题,本书提出了利用半监督学习的方法实现基于用户行为信息与物品内容信息的个性化推荐。针对协同过滤推荐方法存在计算相似度方式单一等问题,提出了基于距离度量与高斯混合模型的半监督聚类的推荐方法,利用聚类分析的方法替代用户兴趣的相似度计算,且提出了基于图模型的半监督推荐方法。

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