移動互聯網信息推薦技術研究 曹洪江 ... (等) 著 9787121359828 【台灣高等教育出版社】

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書名：移動互聯網信息推薦技術研究
ISBN：9787121359828
出版社：電子工業
著編譯者：曹洪江 ... (等) 著
頁數：172頁
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1519907
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內容簡介

本書以推薦系統理論為基礎，以探究移動互聯網環境下用戶如何精確獲取信息這一問題為出發點，研究面向用戶個性化需求的移動互聯網信息推薦技術，分別從移動用戶需求獲取、移動情境感知推薦、社會化推薦、群組推薦等方面對移動互聯網信息推薦技術展開較為全面、深入的研究和探討。 本書可供從事電子商務推薦系統研究、教學的相關人員，以及高等院校研究生、電子商務工作者使用，可幫助讀者理解在移動互聯網環境下的信息推薦方法和技術。

目錄

第1章 緒論
1 1 移動互聯網的基本概念
1 1 1 移動互聯網的定義及特點
1 1 2 移動互聯網推薦技術
1 2 移動推薦系統研究框架
1 3 移動推薦系統的應用
1 4 移動互聯網信息推薦領域中的研究熱點
參考文獻
第2章 推薦系統理論綜述
2 1 基於內容的推薦方法
2 1 1 概述
2 1 2 演算法流程
2 1 3 優點與不足
2 2 協同過濾推薦方法
2 2 1 基於鄰域的協同過濾推薦方法
2 2 2 基於模型的協同過濾推薦方法
2 2 3 優點與不足
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 情境感知推薦技術的分類
2 3 4 優點與不足
2 4 社會化推薦方法
2 4 1 概述
2 4 2 社會關係網路模型的構建
2 4 3 社會化推薦生成技術
2 4 4 優點與不足
2 5 群組推薦方法
2 5 1 概述
2 5 2 群組推薦方法的關鍵技術
2 5 3 優點與不足
2 6 基於深度學習的推薦方法
2 6 1 概述
2 6 2 深度學習模型
2 6 3 基於深度學習的推薦方法分類
2 6 4 優點與不足
2 7 大數據環境下的推薦方法
2 7 1 概述
2 7 2 大數據環境下的推薦方法中的技術
2 7 3 大數據環境下的推薦方法的分類
2 7 4 優點與不足
參考文獻
第3章 移動用戶需求獲取
3 1 移動用戶需求特點
3 2 用戶需求獲取技術概述
3 2 1 傳統用戶需求獲取技術
3 2 2 移動用戶需求獲取技術
3 3 移動用戶需求獲取關鍵技術
3 3 1 移動用戶需求獲取技術框架
3 3 2 情境對移動用戶需求的影響
3 3 3 移動用戶需求獲取的計算方法
3 3 4 移動用戶需求動態獲取及自適應更新技術
3 4 移動用戶需求獲取技術效用評價
3 5 有待進一步研究的問題
參考文獻
第4章 移動情境感知推薦
4 1 情境信息概述
4 1 1 情境信息的概念及特點
4 1 2 移動情境信息的分類
4 2 情境信息的獲取
4 2 1 情境信息獲取的技術架構
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 情境感知推薦演算法
4 5 兩種典型的改進情境感知推薦演算法
4 5 1 基於矩陣分解的情境感知推薦演算法
4 5 2 寬鬆匹配的情境感知推薦演算法
4 6 情境感知推薦系統的效用評價
參考文獻
第5章 社會化推薦
5 1 社會化推薦概述
5 1 1 社會化推薦系統的形式化定義
5 1 2 社會化推薦系統的基本框架
5 1 3 社會化網路模型的構建
5 1 4 社會化推薦生成技術
5 2 融合移動用戶信任關係的協同過濾推薦演算法
5 2 1 信任用戶間的影響度計算
5 2 2 融合信任關係的推薦方法
5 3 融合用戶群組關係的群組推薦方法
5 4 融合用戶地理位置信息的協同過濾推薦方法
5 4 1 基於地理位置信息的用戶偏好特徵模型
5 4 2 用戶間的信任度計算
5 4 3 基於用戶地理位置信息的網路信息推薦演算法
5 5 融合項目相似度和信任關係的推薦方法
參考文獻
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 群組的發現和群組推薦的偏好融合策略
6 2 偏好融合的方法
6 3 群組特徵對偏好融合演算法的影響
6 4 群組推薦系統的效用評價
6 5 基於項目評分和特徵的群組推薦方法
6 5 1 構建用戶偏好模型
6 5 2 構建群組偏好模型
6 5 3 群組相似度計算
6 5 4 群組推薦演算法
參考文獻

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