个性化服务研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·个性化服务的引入 | 第8页 |
| ·个性化服务的概念 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-11页 |
| ·发展历程 | 第9页 |
| ·个性化服务模式 | 第9-10页 |
| ·个性化推荐技术 | 第10页 |
| ·个性化服务系统 | 第10-11页 |
| ·论文工作与贡献 | 第11-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 个性化服务 | 第14-21页 |
| ·个性化服务定义 | 第14-15页 |
| ·个性化服务技术 | 第15-16页 |
| ·用户描述的技术 | 第15-16页 |
| ·资源表达的技术 | 第16页 |
| ·个性化推荐的技术 | 第16页 |
| ·个性化推荐技术 | 第16-19页 |
| ·基于规则的技术 | 第16-17页 |
| ·基于内容过滤的技术 | 第17-18页 |
| ·基于协作过滤的技术 | 第18-19页 |
| ·混合推荐技术 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 协作过滤算法的研究 | 第21-42页 |
| ·协作过滤算法 | 第21-26页 |
| ·协作过滤 | 第21-22页 |
| ·研究状况与进展 | 第22-24页 |
| ·基于近邻法的协作过滤算法 | 第24-26页 |
| ·用户的社会性 | 第26-31页 |
| ·用户的社会信息 | 第26-27页 |
| ·社会信息相似度 | 第27-29页 |
| ·实例说明 | 第29-30页 |
| ·考虑用户社会性的算法 | 第30-31页 |
| ·用户的信用 | 第31-37页 |
| ·用户的信用评估 | 第31-32页 |
| ·用户全局可信度 | 第32-34页 |
| ·用户局部可信度 | 第34-35页 |
| ·信任度的标准化 | 第35-36页 |
| ·考虑用户可信度的算法 | 第36-37页 |
| ·实验 | 第37-41页 |
| ·测试数据集 | 第37页 |
| ·评价标准 | 第37-38页 |
| ·用户社会性的实验 | 第38-40页 |
| ·用户可信性的实验 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 预测值判定问题的研究 | 第42-51页 |
| ·预测值的判定问题 | 第42-44页 |
| ·判定问题的提出 | 第42页 |
| ·用户的评分趋势 | 第42-43页 |
| ·相关研究 | 第43-44页 |
| ·前提假设和概念定义 | 第44-45页 |
| ·判定算法的设计 | 第45-48页 |
| ·实例说明 | 第45-46页 |
| ·距离因子 | 第46页 |
| ·预测值的判定算法 | 第46-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 结论 | 第51-52页 |
| ·研究工作及成果总结 | 第51页 |
| ·进一步研究方向 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第57页 |
