| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 相关研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文组织方式 | 第12-13页 |
| 2 相关理论研究基础 | 第13-21页 |
| 2.1 协同过滤算法 | 第13-17页 |
| 2.2 基于内容的推荐算法 | 第17-19页 |
| 2.3 融合推荐算法 | 第19页 |
| 2.4 相关评测指标 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 融合用户行为的协同过滤推荐算法 | 第21-35页 |
| 3.1 算法框架与符号定义 | 第21-22页 |
| 3.2 用户行为相似度 | 第22-28页 |
| 3.3 融合用户行为的评分预测 | 第28-32页 |
| 3.4 融合用户行为的TOPN推荐 | 第32-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 实验结果与分析 | 第35-49页 |
| 4.1 实验基础配置 | 第35-37页 |
| 4.2 评分预测实验设计与结果分析 | 第37-42页 |
| 4.3 TOPN实验设计与结果分析 | 第42-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 总结与展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |