| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外现状 | 第10-17页 |
| 1.3 主要工作 | 第17-18页 |
| 1.4 内容安排 | 第18-19页 |
| 第2章 相关技术综述 | 第19-28页 |
| 2.1 矩阵分解算法 | 第19-20页 |
| 2.2 SocialMF算法 | 第20-22页 |
| 2.3 FMs算法 | 第22-23页 |
| 2.4 基于LDA主题模型的上下文偏好提取算法 | 第23-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 结合上下文信息和信任关系的矩阵分解推荐算法 | 第28-45页 |
| 3.1 引言 | 第28-29页 |
| 3.2 结合上下文和固定信任值的推荐算法 | 第29-33页 |
| 3.2.1 Context-SocialMF算法 | 第29-31页 |
| 3.2.2 Trust-FMs算法 | 第31-33页 |
| 3.3 结合上下文和动态信任值的推荐算法 | 第33-36页 |
| 3.3.1 Context-DSocialMF算法 | 第34-35页 |
| 3.3.2 DTrust-FMs算法 | 第35-36页 |
| 3.4 实验 | 第36-44页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第36-37页 |
| 3.4.2 实验设置 | 第37-38页 |
| 3.4.3 性能评价指标 | 第38-39页 |
| 3.4.4 实验结果与分析 | 第39-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 MapReduce框架下Context-SocialMF算法和Trust-FMs算法的并行化 | 第45-55页 |
| 4.1 引言 | 第45-46页 |
| 4.2 Hadoop框架介绍 | 第46-47页 |
| 4.3 Context-SocialMF算法和Trust-FMs算法的并行化 | 第47-51页 |
| 4.4 实验 | 第51-54页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第51-52页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 结束语 | 第55-57页 |
| 5.1 工作总结 | 第55-56页 |
| 5.2 工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 附录 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
