融入社交关系与信任关系的移动应用推荐方法
| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 第1章 引言 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第13-16页 |
| 第2章 相关理论及技术研究 | 第16-34页 |
| 2.1 推荐系统概述 | 第16-17页 |
| 2.2 传统的个性化推荐综述 | 第17-23页 |
| 2.2.1 协同过滤推荐算法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 基于内容的推荐算法 | 第19-21页 |
| 2.2.3 混合推荐算法 | 第21-23页 |
| 2.3 基于社交网络的推荐 | 第23-27页 |
| 2.3.1 社交网络理论 | 第23-25页 |
| 2.3.2 基于社交网络的推荐 | 第25-27页 |
| 2.4 基于信任关系的推荐 | 第27-33页 |
| 2.4.1 信任关系研究概述 | 第27-28页 |
| 2.4.2 信任机制 | 第28-30页 |
| 2.4.3 基于信任关系的推荐模型 | 第30-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 融入社交关系与信任的推荐 | 第34-49页 |
| 3.1 相关概念与定义 | 第36-37页 |
| 3.2 用户对应用偏好度度量 | 第37-39页 |
| 3.3 社交网络下的用户社交关系 | 第39-42页 |
| 3.3.1 社交相似度计算 | 第39-41页 |
| 3.3.2 社交互动行为与评分预测 | 第41-42页 |
| 3.4 社交网络下的用户信任关系 | 第42-46页 |
| 3.4.1 基于用户社交关系的信任 | 第43-44页 |
| 3.4.2 基于用户声誉的信任 | 第44-46页 |
| 3.4.3 基于用户信任的评分预测 | 第46页 |
| 3.5 推荐过程描述 | 第46-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 实验及结果分析 | 第49-58页 |
| 4.1 实验数据集与实验环境 | 第49-51页 |
| 4.1.1 实验数据集 | 第49-50页 |
| 4.1.2 实验环境 | 第50-51页 |
| 4.2 评价指标 | 第51页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第51-56页 |
| 4.3.1 相关参数的设置 | 第51-52页 |
| 4.3.2 相似度计算方法的对比 | 第52-53页 |
| 4.3.3 参数θ对精度的影响 | 第53-54页 |
| 4.3.4 参数w_(SR)及w_T对精度的影响 | 第54-55页 |
| 4.3.5 融入信任关系的推荐 | 第55-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 总结展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58-59页 |
| 5.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
