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個性化查詢推薦方法

包郵 個性化查詢推薦方法

作者:陳洪輝 著
出版社:科學出版社出版時間:2025-01-01
開本: B5 頁數: 166
中 圖 價:¥91.2(7.6折) 定價  ¥120.0 登錄后可看到會員價
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個性化查詢推薦方法 版權信息

  • ISBN:9787030812148
  • 條形碼:9787030812148 ; 978-7-03-081214-8
  • 裝幀:精裝
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:

個性化查詢推薦方法 內容簡介

本書圍繞信息檢索中的個性化查詢推薦方法展開,描述個性化查詢推薦的研究背景、問題概述、模型構建、實驗設計和結果分析。在此框架指導下,詳細闡述基于用戶行為分析的個性化查詢推薦、基于多樣化和個性化相結合的查詢推薦、基于查詢詞時敏特征的個性化查詢推薦、地理位置敏感的個性化查詢推薦、基于用戶主題興趣的個性化查詢推薦等理論方法。

個性化查詢推薦方法 目錄

目錄“新一代人工智能理論、技術及應用叢書”序前言第1章 緒論 11.1 研究概述與研究問題 21.2 本書的主要貢獻 5參考文獻 7第2章 基于用戶行為分析的個性化查詢**方法 92.1 問題描述 92.2 基于概率圖模型的個性化查詢**建模 112.2.1 概率圖模型 112.2.2 基于概率圖模型的個性化查詢**方法 132.3 用戶行為建模 152.3.1 基于貝葉斯概率矩陣分解的用戶-查詢偏好矩陣 152.3.2 用戶長期和短期查詢行為建模分析 182.4 基于用戶行為分析的個性化查詢**模型 202.5 實驗與結果分析 212.5.1 查詢**性能衡量指標 212.5.2 實驗設計 222.5.3 實驗數據 232.5.4 參數設置 242.5.5 結果分析 242.6 本章小結 28參考文獻 28第3章 基于多樣化和個性化相結合的查詢**方法 303.1 問題描述 303.2 基于貪婪算法的多樣化查詢**模型 313.2.1 模型假設和符號說明 313.2.2 基于 LDA 主題模型的查詢-主題分布 323.2.3 多樣化查詢**模型 363.3 基于多樣化和個性化相結合的查詢**模型 383.3.1 模型構建 383.3.2 模型分析 383.4 實驗與結果分析 403.4.1 查詢**性能衡量指標 413.4.2 實驗設計 413.4.3 實驗數據 423.4.4 參數設置 433.4.5 結果分析 433.5 本章小結 48參考文獻 49第4章 基于查詢詞時敏特征的個性化查詢**方法 524.1 問題描述 524.2 相關研究工作 534.2.1 對于時間敏感的查詢**方法 544.2.2 對于時間敏感的信息檢索方法 554.3 基于查詢詞時敏特征的個性化查詢**模型 564.3.1 查詢詞頻率周期性變化特征 564.3.2 查詢詞頻率非周期性變化特征 574.3.3 模型構建 584.4 實驗與結果分析 604.4.1 實驗設計 604.4.2 實驗設置 604.4.3 結果分析 624.5 本章小結 67參考文獻 67第5章 地理位置敏感的個性化查詢**方法 705.1 問題描述 705.2 相關研究工作 715.2.1 基于用戶搜索歷史的查詢**方法 715.2.2 地理信息檢索方法 735.3 地理位置敏感的個性化查詢**模型 745.3.1 地理信息提取 745.3.2 排序模型構建 775.4 實驗與結果分析 795.4.1 實驗設計 795.4.2 實驗設置 795.4.3 結果分析 815.5 本章小結 85參考文獻 85第6章 基于用戶主題興趣的個性化查詢**方法 886.1 問題描述 886.2 相關研究工作 896.2.1 數據稀疏性問題的查詢**方法 896.2.2 基于相似用戶的協同信息檢索方法 906.2.3 主題模型 916.3 基于用戶主題興趣的個性化查詢**模型 916.3.1 利用傳統主題模型進行用戶聚類 926.3.2 利用相似用戶主題模型進行用戶聚類 956.3.3 排序模型構建 986.4 實驗與結果分析 1016.4.1 實驗設計 1016.4.2 實驗設置 1016.4.3 結果分析 1036.5 本章小結 108參考文獻 108第7章 面向復雜檢索任務的個性化查詢**方法 1117.1 問題描述 1117.2 相關研究工作 1127.2.1 基于機器學習的查詢**方法 1127.2.2 檢索任務識別方法 1147.3 面向復雜檢索任務的個性化查詢**模型 1157.3.1 檢索任務識別 1157.3.2 排序模型構建 1167.4 實驗與結果分析 1207.4.1 實驗設計 1207.4.2 實驗設置 1207.4.3 結果分析 1227.5 本章小結 125參考文獻 125第8章 基于神經網絡的個性化查詢**方法 1288.1 問題描述 1288.2 相關研究工作 1298.2.1 基于神經網絡的查詢**方法 1298.2.2 基于RNN的物品**方法 1308.3 基于神經網絡的個性化查詢**模型 1318.3.1 基礎排序模型構建 1318.3.2 個性化排序模型構建 1338.3.3 基于注意力機制的個性化排序模型構建 1348.4 實驗與結果分析 1378.4.1 實驗設計 1378.4.2 實驗設置 1378.4.3 實驗結果分析 1388.5 本章小結 142參考文獻 143第9章 總結與展望 1459.1 研究總結 1459.2 研究展望 149參考文獻 150
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