| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第16页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 个性化推荐算法 | 第18-32页 |
| 2.1 个性化推荐算法的分类 | 第18-25页 |
| 2.1.1 协同过滤推荐算法 | 第18-21页 |
| 2.1.2 基于内容的推荐算法 | 第21-22页 |
| 2.1.3 基于网络结构的推荐算法 | 第22-25页 |
| 2.2 个性化推荐算法的挑战 | 第25-26页 |
| 2.2.1 平衡准确率和多样性的挑战 | 第25-26页 |
| 2.2.2 易被攻击的挑战 | 第26页 |
| 2.3 个性化推荐算法多样性和新颖性的研究 | 第26-28页 |
| 2.4 个性化推荐算法的评价指标 | 第28-30页 |
| 2.4.1 准确率 | 第28-29页 |
| 2.4.2 覆盖率 | 第29页 |
| 2.4.3 多样性 | 第29-30页 |
| 2.4.4 新颖性 | 第30页 |
| 2.5 数据集介绍 | 第30-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于反向推荐的协同过滤推荐算法研究 | 第32-52页 |
| 3.1 相关研究工作 | 第33-36页 |
| 3.2 基于反向推荐的协同过滤推荐算法 | 第36-40页 |
| 3.2.1 基于物品的反向协同过滤推荐算法 | 第36-38页 |
| 3.2.2 基于用户的反向协同过滤推荐算法 | 第38-40页 |
| 3.3 实验与分析 | 第40-51页 |
| 3.3.1 基于物品的协同过滤反向推荐算法的实验结果分析 | 第40-45页 |
| 3.3.2 基于用户的协同过滤反向推荐算法的实验结果分析 | 第45-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于反向推荐的质量扩散推荐算法研究 | 第52-61页 |
| 4.1 相关研究工作 | 第53-55页 |
| 4.2 基于反向推荐的质量扩散推荐算法 | 第55-56页 |
| 4.3 实验与分析 | 第56-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 全文总结 | 第61-62页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |