| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 主要符号对照表 | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 推荐精度低问题的解决方案及不足 | 第14-15页 |
| 1.2.2 数据稀疏的优化方案及其不足 | 第15-17页 |
| 1.3 论文工作与章节安排 | 第17-19页 |
| 1.3.1 本文的研究工作 | 第17-18页 |
| 1.3.2 本文结构 | 第18-19页 |
| 第2章 相关算法工作 | 第19-29页 |
| 2.1 协同过滤推荐算法 | 第19-21页 |
| 2.1.1 协同过滤概述 | 第19页 |
| 2.1.2 数据表示 | 第19-20页 |
| 2.1.3 计算相似度 | 第20-21页 |
| 2.1.4 选取最近邻 | 第21页 |
| 2.1.5 预测评分 | 第21页 |
| 2.2 粒子群优化算法 | 第21-22页 |
| 2.2.1 算法描述 | 第22页 |
| 2.2.2 算法的流程步骤 | 第22页 |
| 2.3 聚类算法 | 第22-25页 |
| 2.3.1 K-means聚类算法 | 第22-24页 |
| 2.3.2 最大最小K-means聚类 | 第24-25页 |
| 2.3.3 K-medoids聚类算法 | 第25页 |
| 2.4 算法测试数据集与评价指标 | 第25-29页 |
| 2.4.1 算法测试数据集 | 第25-26页 |
| 2.4.2 评价指标 | 第26-27页 |
| 2.4.3 验证方法 | 第27-29页 |
| 第3章 相似度最优加权协同过滤推荐模型 | 第29-39页 |
| 3.1 相似度最优加权的协同过滤推荐模型 | 第29-32页 |
| 3.1.1 相似度加权的统一表示 | 第29-30页 |
| 3.1.2 预测评分 | 第30-31页 |
| 3.1.3 相似度最优加权优化目标 | 第31-32页 |
| 3.2 利用优化算法来求解相似度最优加权协同过滤推荐模型 | 第32-34页 |
| 3.2.1 利用优化算法求解相似度最优加权理论 | 第32-33页 |
| 3.2.2 优化算法求解最优相似度加权的流程步骤 | 第33-34页 |
| 3.3 相似度最优加权协同过滤推荐模型的理论分析 | 第34-35页 |
| 3.4 算法实验及实验结果分析 | 第35-37页 |
| 3.4.1 实验参数设置 | 第35-36页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第36-37页 |
| 3.4.3 实验结果分析 | 第37页 |
| 3.5 小结 | 第37-39页 |
| 第4章 基于项目K‐medoids聚类的局部最近邻的用户协同过滤 | 第39-49页 |
| 4.1 用户兴趣局部相似特性 | 第39-40页 |
| 4.2 利用聚类的方法确定用户兴趣局部相似性 | 第40-41页 |
| 4.3 基于局部最近邻的用户协同过滤 | 第41-45页 |
| 4.3.1 基于局部最近邻的用户协同过滤算法设计 | 第41页 |
| 4.3.2 最小化最大项目相似度聚类 | 第41-44页 |
| 4.3.3 局部相似度计算 | 第44页 |
| 4.3.4 局部最近邻的评分预测 | 第44页 |
| 4.3.5 基于项目K-medoids聚类的局部最近邻的用户协同过滤的理论分析 | 第44-45页 |
| 4.4 算法实验及实验结果分析 | 第45-48页 |
| 4.4.1 实验参数及设计 | 第45页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第45-47页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第47-48页 |
| 4.5 小结 | 第48-49页 |
| 第5章 全局最近邻融合局部最近邻的用户协同过滤 | 第49-60页 |
| 5.1 全局最近邻融合局部最近邻的用户协同过滤 | 第49-54页 |
| 5.1.1 全局最近邻和局部最近邻的优缺点分析 | 第49-50页 |
| 5.1.2 全局最近邻融合局部最近邻的原理 | 第50-51页 |
| 5.1.3 融合因子的设计 | 第51-52页 |
| 5.1.4 全局最近邻融合局部最近邻的用户协同过滤的理论分析 | 第52-54页 |
| 5.2 算法实验及实验结果分析 | 第54-59页 |
| 5.2.1 实验参数及设计 | 第54页 |
| 5.2.2 实验结果 | 第54-58页 |
| 5.2.3 实验结果分析 | 第58-59页 |
| 5.3 小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第60页 |
| 6.2 本文的创新点 | 第60-61页 |
| 6.3 本文存在的缺点和不足 | 第61页 |
| 6.4 进一步工作方向 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第68页 |
