| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目次 | 第9-12页 |
| 1. 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究的背景与意义 | 第12-13页 |
| ·主动信息推荐系统发展现状 | 第13-14页 |
| ·主动信息推送的主要研究困难 | 第14-15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文组织结构 | 第16-18页 |
| 2. 主动推荐系统及算法综述 | 第18-27页 |
| ·推荐系统 | 第18-19页 |
| ·主动推荐算法 | 第19-25页 |
| ·基于内容的主动推荐 | 第19-21页 |
| ·基于协同过滤的主动推荐 | 第21-24页 |
| ·基于规则的主动推荐 | 第24-25页 |
| ·推荐系统的评价标准 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3. 基于社区划分和协同标注的协同过滤算法 | 第27-41页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·社会化标签 | 第28-29页 |
| ·社会网络 | 第29-32页 |
| ·基于分裂的社区划分的算法 | 第30-31页 |
| ·基于聚合的社区划分的算法 | 第31-32页 |
| ·基于社区划分和协同标注的协同过滤算法 | 第32-37页 |
| ·三部图模型的定义 | 第32-34页 |
| ·社区划分 | 第34-35页 |
| ·提取候选标签集主动推荐 | 第35-36页 |
| ·主动推荐 | 第36-37页 |
| ·实验与分析 | 第37-40页 |
| ·Douban数据库的建立 | 第37页 |
| ·算法有效性验证 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4. 基于社会标注和动态兴趣建模的协同过滤算法 | 第41-49页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·基于社会标注和动态兴趣建模的协同过滤算法 | 第42-46页 |
| ·传统的用户间的相似性的度量 | 第42页 |
| ·动态兴趣建模 | 第42-46页 |
| ·实验与分析 | 第46-48页 |
| ·CADAL数据库的建立 | 第46页 |
| ·算法有效性验证 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5. 基于社会网络的大学数字图书馆主动推荐系统的设计和实现 | 第49-66页 |
| ·数字图书推荐系统的设计 | 第50-61页 |
| ·系统设计总体框架和原则 | 第50-52页 |
| ·数据存储层设计 | 第52-54页 |
| ·系统的功能模块 | 第54-61页 |
| ·数字图书推荐系统的实现 | 第61-65页 |
| ·开发环境 | 第61页 |
| ·系统界面及功能实现 | 第61-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 6. 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·本文主要工作总结 | 第66-67页 |
| ·未来展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 攻读硕士研究生期间主要的研究成果 | 第74页 |