基于隱式反饋的視頻會(huì)議系統(tǒng)推薦方法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
【文章頁(yè)數(shù)】:85 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2.1用戶物品交互矩陣基于最近鄰的算法又可以分為基于用戶的和基于物品的
第二章相關(guān)技術(shù)概述第二章相關(guān)技術(shù)概述算法介紹成為一個(gè)獨(dú)立的研究領(lǐng)域以來(lái),協(xié)同過(guò)濾算法一直是最流推薦算法之一。大量公司都使用協(xié)同過(guò)濾算法來(lái)提升用戶效益。用戶物品評(píng)分信息或者點(diǎn)擊等反饋信息被用于協(xié)同過(guò)濾算法可以大致分為兩類:基于最近鄰的的算法和基于于最近鄰的算法使用評(píng)分信息來(lái)計(jì)算....
圖3.1用戶反饋聯(lián)系
成一個(gè)按偏好排序的會(huì)議列表,自然而然地把推薦建模為逐對(duì)排序?qū)W習(xí)問(wèn)題。然一般逐對(duì)排序?qū)W習(xí)算法存在某些問(wèn)題,好在這些問(wèn)題在結(jié)合具體場(chǎng)景的時(shí)候都能性地設(shè)計(jì)解決方案。本章討論如何利用視頻會(huì)議系統(tǒng)中豐富的數(shù)據(jù),并結(jié)合逐對(duì)學(xué)習(xí)算法,為該場(chǎng)景設(shè)計(jì)更合適的推薦算法。問(wèn)題描述通過(guò)研究發(fā)現(xiàn),基于排....
圖3.2相似度計(jì)算架構(gòu)
圖3.2相似度計(jì)算架構(gòu)義依存分析使用哈工大的LTP語(yǔ)言云工具[39],依存關(guān)系可以分為三類,其語(yǔ)義角色,其二是角色之間的關(guān)系,其三是語(yǔ)義依附標(biāo)記,標(biāo)記語(yǔ)句所包含語(yǔ)言云提供了這三種依存關(guān)系的示例如表3.2。表3.2語(yǔ)義依存關(guān)系示例關(guān)系類型TagDescriptionE....
圖3.3語(yǔ)義分析結(jié)果
圖3.2相似度計(jì)算架構(gòu)依存分析使用哈工大的LTP語(yǔ)言云工具[39],依存關(guān)系可以分為三類,義角色,其二是角色之間的關(guān)系,其三是語(yǔ)義依附標(biāo)記,標(biāo)記語(yǔ)句所包言云提供了這三種依存關(guān)系的示例如表3.2。表3.2語(yǔ)義依存關(guān)系示例類型TagDescriptionExample關(guān)....
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