滿額折
考慮用戶心理因素的個性化推薦方法研究（簡體書）
- 系列名：清華大學優秀博士學位論文叢書
- ISBN13：9787302549383
- 出版社：清華大學出版社(大陸)
- 作者：賀江寧
- 裝訂／頁數：精裝／124頁
- 規格：24cm*17cm (高/寬)
- 出版日：2020/05/14
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商品簡介
目次
商品簡介
本書立足於個性化推薦和用戶心理學的交叉點，為用戶行為預測和心理學理論的研究者們提供了新的視角，有代表性地考慮了三類心理特質的影響，包括探索、涉入和從眾，來進行推薦方法的設計，基於貝葉斯模型的框架設計了一系列新型的概率圖模型。
目次
第1章 引言
1．1 選題背景與意義
1．2 研究歷史與現狀
1．3 研究內容和框架
1．4 研究挑戰和方法
1．5 研究成果和創新點
1．5．1 考慮探索的推薦模型
1．5．2 考慮涉入的推薦模型
1．5．3 考慮從眾的推薦模型
第2章 文獻綜述
2．1 個性化推薦研究
2．1．1 推薦方法分類
2．1．2 社會化推薦
2．1．3 典型推薦應用
2．2 相關心理學理論
2．2．1 探索理論
2．2．2 涉入理論
2．2．3 從眾理論
第3章 考慮探索的推薦
3．1 引言
3．2 問題定義
3．3 GEM模型
3．3．1 模型設計
3．3．2 相似度計算
3．3．3 參數學習
3．3．4 複雜度分析
3．4 推薦方法
3．5 實驗評估
3．5．1 實驗設置
3．5．2 推薦效果
3．5．3 參數調節
3．5．4 目標語義
3．5．5 探索傾向分析
3．6 管理啟示
3．7 本章小結
第4章 考慮涉入的推薦
4．1 引言
4．2 問題定義
4．3IMAR模型
4．3．1 模型設計
4．3．2 參數學習
4．4 推薦方法
4．5 實驗評估
4．5．1 實驗設置
4．5．2 推薦效果
4．5．3 模型優勢分析
4．5．4 興趣和涉入度發現
4．5．5IMAR與GEM對比分析
4．6 管理啟示
4．7 本章小結
第5章 考慮從眾的推薦
5．1 引言
5．2 問題定義
5．3 ICTM模型
5．3．1 模型設計
5．3．2 參數學習
5．3．3 複雜度分析
5．4 推薦方法
5．5 實驗評估
5．5．1 實驗設置
5．5．2 推薦效果
5．5．3 話題與社區發現
5．5．4 從眾傾向分析
5．6 管理啟示
5．7 本章小結
第6章 總結與展望
6．1 研究工作總結
6．2 未來研究展望
參考文獻
附錄A GEM模型參數學習推導細節
附錄B IMAR模型參數學習推導細節
附錄C ICTM模型參數學習推導細節
致謝
1．1 選題背景與意義
1．2 研究歷史與現狀
1．3 研究內容和框架
1．4 研究挑戰和方法
1．5 研究成果和創新點
1．5．1 考慮探索的推薦模型
1．5．2 考慮涉入的推薦模型
1．5．3 考慮從眾的推薦模型
第2章 文獻綜述
2．1 個性化推薦研究
2．1．1 推薦方法分類
2．1．2 社會化推薦
2．1．3 典型推薦應用
2．2 相關心理學理論
2．2．1 探索理論
2．2．2 涉入理論
2．2．3 從眾理論
第3章 考慮探索的推薦
3．1 引言
3．2 問題定義
3．3 GEM模型
3．3．1 模型設計
3．3．2 相似度計算
3．3．3 參數學習
3．3．4 複雜度分析
3．4 推薦方法
3．5 實驗評估
3．5．1 實驗設置
3．5．2 推薦效果
3．5．3 參數調節
3．5．4 目標語義
3．5．5 探索傾向分析
3．6 管理啟示
3．7 本章小結
第4章 考慮涉入的推薦
4．1 引言
4．2 問題定義
4．3IMAR模型
4．3．1 模型設計
4．3．2 參數學習
4．4 推薦方法
4．5 實驗評估
4．5．1 實驗設置
4．5．2 推薦效果
4．5．3 模型優勢分析
4．5．4 興趣和涉入度發現
4．5．5IMAR與GEM對比分析
4．6 管理啟示
4．7 本章小結
第5章 考慮從眾的推薦
5．1 引言
5．2 問題定義
5．3 ICTM模型
5．3．1 模型設計
5．3．2 參數學習
5．3．3 複雜度分析
5．4 推薦方法
5．5 實驗評估
5．5．1 實驗設置
5．5．2 推薦效果
5．5．3 話題與社區發現
5．5．4 從眾傾向分析
5．6 管理啟示
5．7 本章小結
第6章 總結與展望
6．1 研究工作總結
6．2 未來研究展望
參考文獻
附錄A GEM模型參數學習推導細節
附錄B IMAR模型參數學習推導細節
附錄C ICTM模型參數學習推導細節
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