目錄
序
前言
第1章 三支決策與粒計算 1
1.1 粒計算概述 1
1.2 三支決策基本思想 4
1.2.1 三支決策的哲學與管理思想 6
1.2.2 狹義三支決策與粗糙集理論 7
1.2.3 廣義三支決策與TAO 模型 9
1.3 效用三支決策與行為三支決策 13
1.4 三支決策與認知計算 16
1.5 本章小結 21
參考文獻 21
第2章 三支決策與推薦系統(tǒng) 25
2.1 推薦系統(tǒng)基本原理與方法 25
2.2 基于機器學習的三支決策 29
2.2.1 相關研究現(xiàn)狀 30
2.2.2 三支決策與三支聚類 35
2.2.3 三支決策與三支分類 36
2.2.4 三支決策與深度學習 38
2.3 三支決策與推薦系統(tǒng)簡介 40
2.4 本章小結 42
參考文獻 42
第3章 基于時間維度的三支推薦理論與方法 48
3.1 引言 48
3.2 相關概念 50
3.2.1 時間三支決策 50
3.2.2 矩陣分解技術 53
3.3 基于時間維度的三支推薦 56
3.3.1 基于矩陣分解的時間�；�策略 56
3.3.2 基于矩陣分解的時間三支粒推薦方法 56
3.4 實驗分析 66
3.4.1 數(shù)據(jù)集 66
3.4.2 實驗設置 67
3.4.3 實驗結果分析 68
3.5 本章小結 80
參考文獻 81
第4章 基于空間維度的三支推薦理論與方法 84
4.1 引言 84
4.2 相關概念 86
4.2.1 空間三支決策 86
4.2.2 協(xié)同主題回歸 90
4.3 基于空間維度的三支推薦 92
4.3.1 基于協(xié)同主題回歸的空間粒化方法 92
4.3.2 基于協(xié)同主題回歸的空間三支粒推薦方法 96
4.4 實驗分析 102
4.4.1 數(shù)據(jù)集 102
4.4.2 實驗設置 103
4.4.3 實驗結果分析 104
4.5 本章小結 110
參考文獻 110
第5章 基于時空維度的三支推薦理論與方法 114
5.1 引言 114
5.2 相關概念 115
5.2.1 時空三支決策 115
5.2.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡 119
5.3 基于時空維度的三支推薦 121
5.3.1 基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的時空�；�方法 121
5.3.2 基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的時空三支粒推薦方法 122
5.4 實驗分析 130
5.4.1 數(shù)據(jù)集 130
5.4.2 實驗設置 131
5.4.3 實驗結果分析 133
5.5 本章小結 138
參考文獻 138
第6章 基于多源數(shù)據(jù)的三支推薦理論與方法 141
6.1 引言 141
6.2 相關概念 145
6.3 基于多源數(shù)據(jù)的三支推薦 147
6.3.1 基于協(xié)同深度學習的�；�方法 148
6.3.2 基于多源數(shù)據(jù)的三支推薦方法 149
6.4 實驗分析 152
6.4.1 數(shù)據(jù)集 152
6.4.2 實驗設置 152
6.4.3 實驗結果分析 154
6.5 本章小結 159
參考文獻 159
第7章 三支推薦的應用研究 162
7.1 面向在線問診平臺的三支推薦方法 162
7.1.1 研究背景 162
7.1.2 相關概念 164
7.1.3 基于在線問診平臺的三支推薦方法 165
7.1.4 實驗結果及分析 170
7.1.5 研究結論 177
7.2 基于粒計算的三支美食推薦方法 177
7.2.1 研究背景 177
7.2.2 相關概念 179
7.2.3 基于粒計算的美食推薦方法簡介 182
7.2.4 實驗結果及分析 185
7.2.5 研究結論 194
7.3 基于XGBoost的三支優(yōu)惠券推薦方法 194
7.3.1 研究背景 194
7.3.2 相關概念 195
7.3.3 基于XGBoost的三分類優(yōu)惠券問題 198
7.3.4 實驗結果及分析 202
7.3.5 研究結論 207
7.4 本章小結 208
參考文獻 208