信息推荐系统(第2版)

第1章 信息推荐系统概述
1．1 网络信息资源及获取服务模式
1．1．1 网络信息资源
1．1．2 信息获取服务模式
1．2 基于“信息推送”模式的信息推荐系统
1．2．1 信息推荐系统的概念与通用模型
1．2．2 信息推荐系统与个性化信息服务
1．2．3 信息推荐系统的研究内容
1．2．4 信息推荐系统的分类
1．2．5 信息推荐系统的发展现状和实例
1．3 信息推荐系统的应用领域和研究热点
1．3．1 信息推荐系统的应用领域
1．3．2 信息推荐系统酊研究热点
参考文献

第2章 信息推荐系统技术
2．1 信息推荐系统的基本技术
2．1．1 信息检索和信息过滤
2．1．2 数据挖掘技术
2．1．3 信息推荐算法概述
2．2 基于深度学习的推荐系统
2．2．1 问题的提出
2．2．2 深度学习技术
2．2．3 基于深度学习的推荐模型和方法
本章小结
参考文献

第3章 信息内容过滤推荐系统
3．1 引言
3．2 内容过滤推荐系统的相关技术
3．2．1 信息检索模型
3．2．2 文本特征抽取
3．3 内容过滤推荐系统的模型和算法
3．3．1 内容过滤推荐系统的模型
3．3．2 基于向量空间模型匹配的信息推荐算法
3．3．3 基于朴素贝叶斯分类的信息推荐算法
3．4 内容过滤推荐的用户兴趣建模
3．4．1 问题的提出
3．4．2 理论基础
3．4．3 研究设计
3．4．4 数据采集与处理
3．4．5 实验
本章小结
参考文献

第4章 信息协同过滤推荐系统
4．1 引言
4．2 基于内存的信息协同过滤推荐
4．2．1 基于用户的信息协同过滤
4．2．2 基于项目的信息协同过滤
4．3 基于模型的信息协同过滤推荐
4．3．1 基于降维技术的协同过滤推荐
4．3．2 基于聚类的协同过滤推荐
……

第5章 基于Web挖掘的商品信息推荐系统
第6章 社会化信息推荐系统
第7章 基于情境感知的信息推荐系统
第8章 基于用户画像的信息推荐系统
第9章 智慧图书馆信息推荐服务