| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-20页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-11页 |
| ·推荐方法的研究现状 | 第11-18页 |
| ·国外研究现状 | 第11-16页 |
| ·国内研究现状 | 第16-18页 |
| ·本文研究内容与结构 | 第18-20页 |
| 2 协同过滤与基于信任的推荐方法概述 | 第20-28页 |
| ·协同过滤推荐方法 | 第20-24页 |
| ·基于信任的推荐方法 | 第24-28页 |
| ·基于显性信任的推荐方法 | 第25-26页 |
| ·基于隐性信任的推荐方法 | 第26-28页 |
| 3 基于潜在社会信任模型的协同过滤推荐方法 | 第28-45页 |
| ·研究动机与思路 | 第28-29页 |
| ·算法原理 | 第29页 |
| ·算法设计 | 第29-36页 |
| ·耦合信任 | 第30-32页 |
| ·共引信任 | 第32-34页 |
| ·基于相似兴趣的信任 | 第34-35页 |
| ·实时的在线推荐 | 第35-36页 |
| ·数值实验 | 第36-44页 |
| ·数据集 | 第36-37页 |
| ·评价指标 | 第37-38页 |
| ·实验及结果分析 | 第38-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 4 基于用户行为特征分析的隐性信任协同过滤推荐方法 | 第45-59页 |
| ·研究动机与思路 | 第45页 |
| ·算法原理 | 第45-46页 |
| ·算法设计 | 第46-52页 |
| ·用户对邻居的隐性信任推荐模型 | 第46-49页 |
| ·用户对项目的隐性信任推荐模型 | 第49-51页 |
| ·混合推荐模型 | 第51-52页 |
| ·数值实验 | 第52-58页 |
| ·数据集 | 第52-53页 |
| ·评价指标 | 第53页 |
| ·实验及结果分析 | 第53-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |