论文标题: | 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法 |
论文封面: | ![]() |
论文摘要: | 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法摘要 化学(chemistry)是在原子、分子水平上研究物质的组成、结构、性质、转化及其应用的基础自然科学。它源自生活和生产实践,并随着人类社会的进步而不断发展。本文论述了结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法在当前一些问题,了解论文结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法背景,本文从论文角度/方向/领域进行关于结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法的研究; 针对结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法问题/现象,从结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法方面,利用结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法方法进行研究。目的: 研究结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法目的、范围、重要性;方法: 采用结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法手段和方法;结果: 完成了结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法工作取得的数据和结果; 结论: 得出结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法的重要结论及主要观点,论文的新见解。 [关键词]:结合强化;结合强化学习和用;新闻推荐算法 |
论文目录: | 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法目录(参考) 中文摘要(参考) 英文摘要Abstract 论文目录 第一章 引言/绪论…………………1 1.1 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法研究背景…………………2 1.2 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法研究意义…………………2 1.2.1 理论意义…………………2 1.2.2 实践意义…………………2 1.3 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法国内外研究现状…………………2 1.3.1 国外研究现状…………………2 1.3.2 国内研究现状…………………2 1.4 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法文献综述…………………2 1.4.1 国外研究现状…………………2 1.4.2 国内研究现状…………………2 1.5 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法研究的目的和内容…………………3 1.5.1 研究目的…………………3 1.5.2 研究内容…………………3 1.6 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法研究的方法及技术路线…………………3 1.6.1 研究方法…………………3 1.6.2 研究技术路线…………………3 1.7 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法拟解决的关键问题…………………3 1.8 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法创新性/创新点…………………3 1.9 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法本章小结…………………3 第二章 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法基本概念和理论…………………4 2.1 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法的定义和性质…………………4 2.2 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法的分类和体系…………………4 2.3 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法的研究方法…………………5 2.4 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法的基本理论…………………5 第三章 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法的构成要素/关键技术…………………6 3.1 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法的组成部分…………………6 3.2 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法的功能模块…………………6 3.3 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法的内容支持…………………7 第四章 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法的案例分析/应用领域……………… 8 4.1 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法问案例分析……………………………………… 9 4.2 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法的数据分析………………………………9 4.3 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法研究策略 ………………………………………10 4.4 本章小结 ………………………………………………10 第五章 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法的设计、评价与优化………………………10 5.1 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法的解决措施 …… ………… 11 5.2 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法的评价 ………………… 12 5.3 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法的优化 …………………… 13 5.4 本章小结 ………… ………… 13 第六章 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法的经验总结与启示………………………15 6.1 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法经验总结…………………15 6.2 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法研究启示……………………16 6.3 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法未来发展趋势…………………… 16 6.4 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法本章小结…………………… 16 第七章 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法总结结论与建议………17 7.1 结论概括……………17 7.2 根据结论提出建议……………17 7.3 本章小结……………17 第八章 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法结论与展望/结束语……………………………23 8.1 研究成果总结……………………………23 8.2 存在问题及改进方向……………………………23 8.3 未来发展趋势……………………………23 致谢 ………………………………………24 参考文献 ……………………………………… 25 论文注释 ………………………………………26 附录 …………………………………………27 |
论文正文: | 获取原创论文结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法正文 |
参考文献: | 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法参考文献类型:专著[M],论文集[C],报纸文章[N],期刊文章[J],学位论文[D],报告[R],标准[S],专利[P],论文集中的析出文献[A] |
论文致谢: | 经过一个月的查资料、整理材料、做实验,今天终于可以顺利的完成论文了,自己想想求学期间的点滴历历涌上心头,时光匆匆飞逝,xxxx年多的努力与付出,随着论文的完成,终于让我在大学的生活,得以划下了完美的句点。论文得以完成,要感谢的人实在太多了,首先要感谢我的指导老师,因为论文是在xxxx老师的悉心指导下完成的。本论文从选题到完成,每一步都是在xxx老师的指导下完成的,倾注了xxx老师大量的心血。xxxx老师指引我的论文的写作的方向和架构,并对本论文初稿进行逐字批阅,指正出其中误谬之处,使我有了思考的方向,他循循善诱的教导和不拘一格的思路给予我无尽的启迪,他一丝不苟的作风,将一直是我学习中的榜样。 |
文献综述结构: | 结合强化学习和用户短期行为的新闻推荐算法文献综述参考 |
开题报告: | 一般包括以下部分: |
开题报告模板: | |
论文附录: | 对写作主题的补充,并不是必要的。 |
专业: | 化学 |
论文说明: | 原创论文主要作为参考使用论文,不用于发表论文或直接毕业论文使用,主要是学习、参考、引用等! |
论文编号: | 3189481 |
相关原创论文: |