信息推薦系統(tǒng)（第2版）

第1章 信息推薦系統(tǒng)概述
1．1 網(wǎng)絡(luò)信息資源及獲取服務(wù)模式
1．1．1 網(wǎng)絡(luò)信息資源
1．1．2 信息獲取服務(wù)模式
1．2 基于“信息推送”模式的信息推薦系統(tǒng)
1．2．1 信息推薦系統(tǒng)的概念與通用模型
1．2．2 信息推薦系統(tǒng)與個性化信息服務(wù)
1．2．3 信息推薦系統(tǒng)的研究內(nèi)容
1．2．4 信息推薦系統(tǒng)的分類
1．2．5 信息推薦系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀和實例
1．3 信息推薦系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域和研究熱點
1．3．1 信息推薦系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域
1．3．2 信息推薦系統(tǒng)酊研究熱點
參考文獻
第2章 信息推薦系統(tǒng)技術(shù)
2．1 信息推薦系統(tǒng)的基本技術(shù)
2．1．1 信息檢索和信息過濾
2．1．2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
2．1．3 信息推薦算法概述
2．2 基于深度學習的推薦系統(tǒng)
2．2．1 問題的提出
2．2．2 深度學習技術(shù)
2．2．3 基于深度學習的推薦模型和方法
本章小結(jié)
參考文獻
第3章 信息內(nèi)容過濾推薦系統(tǒng)
3．1 引言
3．2 內(nèi)容過濾推薦系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)
3．2．1 信息檢索模型
3．2．2 文本特征抽取
3．3 內(nèi)容過濾推薦系統(tǒng)的模型和算法
3．3．1 內(nèi)容過濾推薦系統(tǒng)的模型
3．3．2 基于向量空間模型匹配的信息推薦算法
3．3．3 基于樸素貝葉斯分類的信息推薦算法
3．4 內(nèi)容過濾推薦的用戶興趣建模
3．4．1 問題的提出
3．4．2 理論基礎(chǔ)
3．4．3 研究設(shè)計
3．4．4 數(shù)據(jù)采集與處理
3．4．5 實驗
本章小結(jié)
參考文獻
第4章 信息協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)
4．1 引言
4．2 基于內(nèi)存的信息協(xié)同過濾推薦
4．2．1 基于用戶的信息協(xié)同過濾
4．2．2 基于項目的信息協(xié)同過濾
4．3 基于模型的信息協(xié)同過濾推薦
4．3．1 基于降維技術(shù)的協(xié)同過濾推薦
4．3．2 基于聚類的協(xié)同過濾推薦
……
第5章 基于Web挖掘的商品信息推薦系統(tǒng)
第6章 社會化信息推薦系統(tǒng)
第7章 基于情境感知的信息推薦系統(tǒng)
第8章 基于用戶畫像的信息推薦系統(tǒng)
第9章 智慧圖書館信息推薦服務(wù)