考虑用户心理因素的个性化推荐方法研究--聚文网

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内容简介

《考虑用户心理因素的个性化推荐方法研究/清华大学优秀博士学位论文丛书》以心理学和数据科学的相关理论为支撑，研究如何基于用户行为数据挖掘其潜在心理特质，并代表性地考虑了三类心理特质（探索、涉人和从众）对用户行为预测和个性化推荐的影响，在此基础上提出了三种具有创新性的用户行为建模方法及推荐策略。

第1章引言
1.1 选题背景与意义
1.2 研究历史与现状
1.3 研究内容和框架
1.4 研究挑战和方法
1.5 研究成果和创新点
1.5.1 考虑探索的推荐模型
1.5.2 考虑涉入的推荐模型
1.5.3 考虑从众的推荐模型
第2章文献综述
2.1 个性化推荐研究
2.1.1 推荐方法分类
2.1.2 社会化推荐
2.1.3 典型推荐应用
2.2 相关心理学理论
2.2.1 探索理论
2.2.2 涉入理论
2.2.3 从众理论
第3章考虑探索的推荐
3.1 引言
3.2 问题定义
3.3 GEM模型
3.3.1 模型设计
3.3.2 相似度计算
3.3.3 参数学习
3.3.4 复杂度分析
3.4 推荐方法
3.5 实验评估
3.5.1 实验设置
3.5.2 推荐效果
3.5.3 参数调节
3.5.4 目标语义
3.5.5 探索倾向分析
3.6 管理启示
3.7 本章小结
第4章考虑涉入的推荐
4.1 引言
4.2 问题定义
4.3IMAR模型
4.3.1 模型设计
4.3.2 参数学习
4.4 推荐方法
4.5 实验评估
4.5.1 实验设置
4.5.2 推荐效果
4.5.3 模型优势分析
4.5.4 兴趣和涉入度发现
4.5.5IMAR与GEM对比分析
4.6 管理启示
4.7 本章小结
第5章考虑从众的推荐
5.1 引言
5.2 问题定义
5.3 ICTM模型
5.3.1 模型设计
5.3.2 参数学习
5.3.3 复杂度分析
5.4 推荐方法
5.5 实验评估
5.5.1 实验设置
5.5.2 推荐效果
5.5.3 话题与社区发现
5.5.4 从众倾向分析
5.6 管理启示
5.7 本章小结
第6章总结与展望
6.1 研究工作总结
6.2 未来研究展望
参考文献
附录A GEM模型参数学习推导细节
附录B IMAR模型参数学习推导细节
附录C ICTM模型参数学习推导细节
致谢

考虑用户心理因素的个性化推荐方法研究

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