融合多源异构数据的推荐与检索

图书标准信息

• 作者 冀振燕【等 著
• 出版社 重庆大学出版社
• 出版时间 2022-09
• 版次 1
• ISBN 9787568933674
• 定价 88.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 页数 188页
• 字数 169千字

【内容简介】

本书介绍了解决信息过载问题常用的两种技术：引擎和搜索引擎。为了有效提高和搜索的准确度，融合多源异构数据成为重要手段，不同来源和不同结构的数据含有不同的语义信息，数据的融合为和搜索提供了更丰富的语义，有效提高了和检索的准确度。本书基于作者团队多年的研究成果，介绍了和检索领域的近期新发展、常用的技术和算法，提出了融合多源异构数据的模型、跨模态的检索模型。本书的内容反映了本领域的近期新发展。
本书可供研究融合多源异构数据技术、个化技术、跨模态检索技术的科研人员、公司研发人员、高等院校阅读参。

【目录】

章 绪论

1.1 与检索

1.1.1 

1.1.2 检索

1.2 多源异构数据融合的优势与挑战

1.2.1 基于的多源异构数据融合的优势与挑战

1.2.2 基于检索的多源异构数据融合的优势与挑战

1.3 本章小结

第2章 与检索技术

2.1 技术

2.1.1 基于内容的

2.1.2 协同过滤

2.1.3 基于深度学的

2.1.4 系统评价指标

2.1.5 基于评测方法的评价指标

2.2 检索技术

2.2.1 基于文本的检索

2.2.2 基于内容的检索

2.2.3 基于语义的检索

2.2.4 基于上下文的检索

2.2.5 基于示例的检索

2.2.6 多模态跨模态检索

2.2.7 个化检索

2.3 本章小结

第3章 个化与检索

3.1 基于内容的个化图像与检索

3.1.1 用户兴趣获取

3.1.2 用户兴趣表示

3.1.3 个化实现

3.2 基于协同过滤的个化图像与检索

3.2.1 基于用户的协同过滤

3.2.2 基于物品的协同过滤

3.2.3 基于模型的协同过滤

3.3 个化图像与检索方法对比

3.4 本章小结

第4章 基于传统机器学的多源异构数据模型

4.1 问题描述

4.2 相关算法

4.2.1 word2vector

4. 2.2 online lda

4.2.3 m

4.2.4 coda

4.3 流程

4.4 模型

4.4.1 特征提取

4.4.2 社区发现

4.4.3 模型训练

4.4.4 特征混合

4.4.5 预测和评价

4.5 spark实现

4.6 数据集

4.7 实验

4.7.1 实验环境

4.7.2 实验一

4.7.3 实验二

4.8 本章小结

第5章 基于深度学的融合多源异构数据

5.1 问题描述

5.2 基于社区发现的多源异构数据

5.2.1 相关算法

5.2.2 基于社区发现的模型

5.3 基于社交关系的多源异构数据

5.3.1 相关算法

5.3.2 基于社交关系的模型

5.3.3 基于社交关系的模型对比实验

5.4 可扩展的基于社交关系的多源异构数据

5.4.1 优化过程

5.4.2 模型

5.4.3 实验结果及分析

5.5 本章小结

第6章 基于深度哈希图像-文本跨模态检索

6.1 问题描述

6.2 相关算法

6.2.1 基于传统统计相关分析的方法

6.2.2 基于深度学的方法

6.2.3 多标签学

6.3 多层语义跨模态深度哈希算法

6.3.1 深度特征提取模块

6.3.2 相似度矩阵生成模块

6.3.3 哈希码学模块

6.3.4 优化方法

6.3.5 检索模型

6.4 图像-文本跨模态检索模型对比实验

6.4.1 实验数据集

6.4.2 基准方法

6.4.3 评价指标

6.4.4 实验结果及分析

6.5 本章小结

第7章 基于多模态数据的餐馆系统的实现

7.1 软件简介

7.2 软件设计

7.3 软件实现

7.4 软件展示

7.5 本章小结

第8章 结与展望

8.1 结

8.2 展望

参文献