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基于社区和信任网络的推荐模型的研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
缩略词表第13-14页
第一章 绪论第14-21页
    1.1 研究背景与意义第14页
    1.2 研究现状第14-18页
        1.2.1 推荐算法第14-15页
        1.2.2 社区划分第15-17页
        1.2.3 基于信任网络的推荐第17-18页
    1.3 研究目标与内容第18-19页
    1.4 研究方法与技术路线第19页
    1.5 本文组织结构第19-21页
第二章 基于离散粒子群优化的社区划分方法第21-41页
    2.1 用户相似性网络的构建第21-22页
    2.2 社区的定义第22-24页
    2.3 粒子群优化算法第24-25页
    2.4 离散粒子群优化算法第25-26页
    2.5 改进的离散粒子群优化算法第26-28页
        2.5.1 改进的简单离散粒子群优化算法第26-27页
        2.5.2 改进重定义算子的离散粒子群优化算法第27-28页
    2.6 基于改进的离散粒子群优化的社区划分方法第28-31页
        2.6.1 PSO算法中粒子位置编码方式第28-29页
        2.6.2 PSO算法的适应度函数第29页
        2.6.3 社区修正策略第29-31页
        2.6.4 基于离散粒子群优化的社区划分方法步骤第31页
    2.7 相关实验第31-39页
        2.7.1 实验目标第31页
        2.7.2 实验工具和环境第31-33页
        2.7.3 实验数据集和评价指标第33-34页
        2.7.4 实验结果比较和分析第34-39页
    2.8 本章小结第39-41页
第三章 基于社区的推荐模型CRM第41-51页
    3.1 基于用户的协同过滤推荐算法第41-42页
    3.2 基于社区的推荐模型CRM第42-45页
        3.2.1 基于IDPSO-RO算法的社区划分第43-44页
        3.2.2 目标用户的最近邻居选择第44-45页
        3.2.3 评分预测值的计算第45页
    3.3 相关实验第45-49页
        3.3.1 实验目标第45-46页
        3.3.2 实验工具和环境第46页
        3.3.3 实验数据集和评价指标第46页
        3.3.4 实验结果比较和分析第46-49页
    3.4 本章小结第49-51页
第四章 基于社区和信任网络的推荐模型CTNRM第51-70页
    4.1 引入信任的推荐模型第51-53页
        4.1.1 信任网络第51页
        4.1.2 信任的表示第51-52页
        4.1.3 引入信任的推荐模型第52-53页
    4.2 基于社区和信任网络的推荐模型CTNRM第53-60页
        4.2.1 基于社区和信任网络的推荐模型框架第54-55页
        4.2.2 信任朋友圈第55-56页
        4.2.3 用户间局部信任度第56-57页
        4.2.4 用户的信誉第57-58页
        4.2.5 可信社区第58-59页
        4.2.6 CTNRM推荐方法第59-60页
    4.3 相关实验第60-69页
        4.3.1 实验目标第60页
        4.3.2 实验工具和环境第60-61页
        4.3.3 实验数据集和评价指标第61-63页
        4.3.4 实验结果比较和分析第63-69页
    4.4 本章小结第69-70页
第五章 基于CTNRM的推荐系统CTNRS的设计与实现第70-80页
    5.1 系统框架设计第70-72页
        5.1.1 数据层第70-71页
        5.1.2 业务层第71页
        5.1.3 交互层第71-72页
    5.2 数据库设计第72-73页
    5.3 系统实现和界面展示第73-79页
        5.3.1 系统开发环境与工具第73-74页
        5.3.2 系统界面第74-79页
    5.4 本章小结第79-80页
第六章 总结和展望第80-82页
    6.1 本文工作总结第80页
    6.2 未来工作展望第80-82页
致谢第82-83页
参考文献第83-87页
攻读硕士学位期间科研成果第87页

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