| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-18页 |
| 1.4 论文总体结构 | 第18-19页 |
| 第二章 问题定义及相关技术方法 | 第19-33页 |
| 2.1 问题描述 | 第19-21页 |
| 2.1.1 问题定义 | 第19页 |
| 2.1.2 问题阐述 | 第19-21页 |
| 2.1.3 举例说明 | 第21页 |
| 2.2 推荐系统概述 | 第21-22页 |
| 2.3 基于内容的推荐 | 第22-23页 |
| 2.4 协同过滤推荐 | 第23-29页 |
| 2.4.1 基于用户(User-based)的协同过滤推荐 | 第24-26页 |
| 2.4.2 基于项目(Item-based)的协同过滤推荐 | 第26-27页 |
| 2.4.3 基于模型(Model-Based)的协同过滤推荐 | 第27-28页 |
| 2.4.4 协同过滤推荐的优缺点 | 第28-29页 |
| 2.5 混合推荐 | 第29-30页 |
| 2.6 推荐系统评价标准 | 第30-31页 |
| 2.7 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 面向不一致用户评价准则的推荐 | 第33-47页 |
| 3.1 面向不一致用户评价准则的在线服务推荐 | 第33-41页 |
| 3.1.1 数据收集及预处理 | 第33-34页 |
| 3.1.2 偏好获取 | 第34-36页 |
| 3.1.3 面向不一致评价准则的用户偏好相似度度量 | 第36-40页 |
| 3.1.4 预测并推荐 | 第40-41页 |
| 3.2 实验分析 | 第41-46页 |
| 3.2.1 数据集 | 第41页 |
| 3.2.2 评价标准 | 第41-42页 |
| 3.2.3 实验结果及分析 | 第42-46页 |
| 3.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 推荐系统实现 | 第47-59页 |
| 4.1 系统需求 | 第47-48页 |
| 4.1.1 需求分析 | 第47页 |
| 4.1.2 推荐流程 | 第47-48页 |
| 4.2 系统总体设计 | 第48-54页 |
| 4.2.1 用例分析 | 第48-52页 |
| 4.2.2 系统逻辑架构设计 | 第52-53页 |
| 4.2.3 系统流程设计 | 第53-54页 |
| 4.3 系统详细设计 | 第54-58页 |
| 4.3.1 用户注册和登录界面 | 第54-55页 |
| 4.3.2 信息管理界面 | 第55-56页 |
| 4.3.3 服务评价页面 | 第56-57页 |
| 4.3.4 推荐结果页面 | 第57-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 本文工作回顾 | 第59-60页 |
| 5.2 不足及下一步工作 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录(攻读硕士学位期间科研成果) | 第67页 |
