韩迪，计算机技术及其应用专业博士、副教授、硕士生导师。现任广东金融学院专任教师、开源中国Gitee技术顾问，曾任香港理工大学副研究员。主持广东省自然科学重点领域专项1项以及主持广东省自然科学青年项目1项，并作为主要参与者参与国家级、省部级课题多项。近五年来发表SCI核心刊物论文共7篇，EI及中文核心共6篇，主编出版4本相关领域教材专著。同时，拥有20余年的软件开发经验，对移动开发和机器学习有着深入的研究。目前，从事将人工智能与金融科技相结合的教学与研究工作。

第1章 绪论
1.1 研究背景和研究意义
1.2 推荐算法国内外研究现状
1.3 推荐系统方法概述
1.4 推荐系统性能评价
1.5 本章小结
本章参考文献
第2章 推荐模型的相似度优化
2.1 引言
2.2 矩阵分解的探索研究
2.3 社会化推荐介绍
2.4 本章小结
本章参考文献
第3章 挖掘用户评分行为影响因素
3.1 引言
3.2 相似度的探索研究
3.3 影响用户行为的相似度因素
3.4 基于模糊感知的综合用户评分相似度
3.5 本章小结
本章参考文献
第4章 多层模糊感知相似性的实现
4.1 引言
4.2 用户属性相似度
4.3 用户兴趣相似度
4.4 基于上下文数据的属性融合
4.5 全局组合相似度
4.6 MFPS实验结果及分析
4.7 本章小结
本章参考文献
第5章 特征冲突对预测结果的影响
5.1 引言
5.2 冲突性的探索研究
5.3 多源特征的冲突性减弱方案
5.4 本章小结
本章参考文献
第6章 用户长短期偏好的动态模型
6.1 引言
6.2 模型介绍
6.3 模型训练、测试和度量
6.4 MIE-LSS实验结果及分析
6.5 本章小结
本章参考文献
第7章 特征融合（交叉）的推荐模型
7.1 引言
7.2 特征交叉模型的探索研究
7.3 因子分解机和自注意力机制的交叉模型
7.4 本章小结
本章参考文献
第8章 自注意力推荐模型的偏差修正
8.1 模型框架
8.2 自注意力机制模块
8.3 偏差调制策略
8.4 特征融合实验结果及分析
8.5 本章小结
本章参考文献
第9章 推荐系统性能指标综合设计
9.1 引言
9.2 推荐指标的探索研究
9.3 评估框架的设计
9.4 AND实验结果及分析
9.5 本章小结
本章参考文献
第10章 推荐准确性与均衡性的平衡
10.1 引言
10.2 推荐指标的A-I均衡研究
10.3 A-I均衡框架的设计
10.4 A-I均衡框架实验结果及分析
10.5 本章小结
本章参考文献