基于用户行为的信任感知推荐方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-29页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第12-20页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第20-26页 |
| 1.2.1 用户个性化搜索的研究现状 | 第21-22页 |
| 1.2.2 网页排名对搜索质量影响的研究现状 | 第22-23页 |
| 1.2.3 基于信任感知的推荐的研究现状 | 第23-24页 |
| 1.2.4 在线推荐研究现状 | 第24-25页 |
| 1.2.5 商品推荐的研究现状 | 第25-26页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第26页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第26-29页 |
| 第2章 基于用户行为的个性化搜索 | 第29-45页 |
| 2.1 引言 | 第29页 |
| 2.2 个性化搜索相关研究 | 第29-31页 |
| 2.3 基于行为的个性化搜索 | 第31-38页 |
| 2.3.1 行为抽取 | 第32页 |
| 2.3.2 用户行为与满意度关系模型 | 第32-33页 |
| 2.3.3 HMM参数个性化 | 第33-35页 |
| 2.3.4 基于相似行为的用户聚类 | 第35-37页 |
| 2.3.5 用户满意度预测算法 | 第37-38页 |
| 2.4 实验分析 | 第38-44页 |
| 2.4.1 实验数据和实验设置 | 第38-40页 |
| 2.4.2 实验结果 | 第40-43页 |
| 2.4.3 UBPS效率分析与实验 | 第43-44页 |
| 2.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第3章 网页排名异常检测 | 第45-57页 |
| 3.1 引言 | 第45-46页 |
| 3.2 网页拓扑与提升系数关系 | 第46-53页 |
| 3.2.1 网页拓扑 | 第46-48页 |
| 3.2.2 网页提升系数 | 第48-49页 |
| 3.2.3 全连接拓扑中网页的提升系数 | 第49-51页 |
| 3.2.4 环状拓扑中网页的提升系数 | 第51-53页 |
| 3.3 实验分析 | 第53-56页 |
| 3.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 基于信任感知的冷启动用户推荐 | 第57-74页 |
| 4.1 引言 | 第57-58页 |
| 4.2 冷启动用户推荐 | 第58-67页 |
| 4.2.1 问题的定义 | 第58-60页 |
| 4.2.2 不信任约束的信任感知 | 第60-62页 |
| 4.2.3 基于概率分解矩阵的受限信任推荐 | 第62-67页 |
| 4.3 实验分析 | 第67-72页 |
| 4.3.1 实验评价指标 | 第67页 |
| 4.3.2 参数λ_C对CTRPMF的影响 | 第67-69页 |
| 4.3.3 对比实验 | 第69-72页 |
| 4.4 本章小结 | 第72-74页 |
| 第5章 基于行为的时间敏感在线推荐 | 第74-89页 |
| 5.1 引言 | 第74-75页 |
| 5.2 相关工作 | 第75-76页 |
| 5.3 基于行为的时间敏感在线推荐方法 | 第76-82页 |
| 5.3.1 用户偏好预测 | 第76-79页 |
| 5.3.2 基于二分图的偏好相似度计算 | 第79-82页 |
| 5.4 实验分析 | 第82-88页 |
| 5.5 本章小结 | 第88-89页 |
| 第6章 长尾分布约束的推荐 | 第89-108页 |
| 6.1 引言 | 第89-90页 |
| 6.2 基于长尾分布约束的推荐 | 第90-100页 |
| 6.2.1 相似关系发现 | 第91-93页 |
| 6.2.2 相似关系扩展 | 第93-95页 |
| 6.2.3 基于长尾分布约束的推荐算法 | 第95-100页 |
| 6.3 实验分析 | 第100-107页 |
| 6.3.1 实验数据及测评方法 | 第100-101页 |
| 6.3.2 LTDCR参数选择 | 第101-104页 |
| 6.3.3 对比试验结果 | 第104-107页 |
| 6.4 本章小结 | 第107-108页 |
| 结论 | 第108-110页 |
| 参考文献 | 第110-122页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第122-123页 |
| 致谢 | 第123页 |
