| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第12-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 相关技术分析 | 第16-26页 |
| 2.1 个性化推荐系统的原理分析 | 第16-17页 |
| 2.2 传统个性化推荐相关技术 | 第17-21页 |
| 2.2.1 基于内容的推荐 | 第17-19页 |
| 2.2.2 基于协同过滤的推荐 | 第19-21页 |
| 2.3 社会化推荐相关研究 | 第21-23页 |
| 2.4 随机游走模型 | 第23-24页 |
| 2.5 评价指标 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于用户影响力游走模型的社会化推荐算法 | 第26-43页 |
| 3.1 问题的提出 | 第26-30页 |
| 3.2 用户影响力研究 | 第30-33页 |
| 3.2.1 用户局部影响力 | 第30-31页 |
| 3.2.2 用户全局影响力 | 第31-33页 |
| 3.2.3 用户整体影响力 | 第33页 |
| 3.3 用户影响力游走模型 | 第33-37页 |
| 3.3.1 一趟随机游走的过程 | 第34-35页 |
| 3.3.2 随机游走的终止条件 | 第35-36页 |
| 3.3.3 利用随机游走结果产生推荐 | 第36-37页 |
| 3.3.4 算法流程 | 第37页 |
| 3.4 实验设计及分析 | 第37-42页 |
| 3.4.1 实验数据集 | 第37-38页 |
| 3.4.2 评价指标 | 第38页 |
| 3.4.3 实验结果与分析 | 第38-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于用户多信任域影响力的社会化推荐算法 | 第43-57页 |
| 4.1 问题的提出 | 第43-47页 |
| 4.2 用户多信任域影响力研究 | 第47-49页 |
| 4.2.1 用户局部影响力 | 第47-49页 |
| 4.2.2 用户全局影响力 | 第49页 |
| 4.2.3 用户多信任域影响力 | 第49页 |
| 4.3 用户多信任域影响力游走模型 | 第49-51页 |
| 4.3.1 mtInfluenceWalker模型 | 第49-50页 |
| 4.3.2 算法流程 | 第50-51页 |
| 4.4 实验设计及分析 | 第51-55页 |
| 4.4.1 实验数据集 | 第51页 |
| 4.4.2 评价指标 | 第51页 |
| 4.4.3 实验结果与分析 | 第51-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 5 基于用户多信任域影响力的社会化推荐原型系统 | 第57-64页 |
| 5.1 原型系统概要设计 | 第57-58页 |
| 5.2 原型系统主要功能模块 | 第58-61页 |
| 5.2.1 日志文件系统模块 | 第58-59页 |
| 5.2.2 用户多信任域影响力模型模块 | 第59-60页 |
| 5.2.3 推荐引擎模块 | 第60-61页 |
| 5.3 推荐策略在TWRec平台中的应用 | 第61-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 6 结论与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 结论 | 第64页 |
| 6.2 展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录 | 第70页 |
| A 作者在攻读硕士学期期间发表的论文 | 第70页 |
| B 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第70页 |