基于兴趣关系的网络社区可信用户推荐模型研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 1. 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·研究思路和方法 | 第15-16页 |
| ·研究内容和结构 | 第16-18页 |
| 2. 相关技术研究概述 | 第18-35页 |
| ·个性化推荐技术 | 第18-23页 |
| ·个性化推荐概念 | 第18-19页 |
| ·个性化推荐方法 | 第19-23页 |
| ·社会网络分析方法 | 第23-31页 |
| ·社会网络概念 | 第23-25页 |
| ·社会网络分析 | 第25-26页 |
| ·社区划分算法 | 第26-31页 |
| ·信任度评估模型 | 第31-34页 |
| ·信任度的基本概念 | 第31-32页 |
| ·信任度的评估模型 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 3. 网络社区基于兴趣关系的可信用户推荐模型构建 | 第35-48页 |
| ·基于兴趣相似度的兴趣紧密型社区构建 | 第35-38页 |
| ·当前派系划分模型中的不足 | 第35-36页 |
| ·重叠社区中的派系划分方法 | 第36-37页 |
| ·基于兴趣相似度的兴趣社区构建 | 第37-38页 |
| ·兴趣紧密型社区中的用户可信度评估模型 | 第38-42页 |
| ·当前信任度评估模型的不足 | 第39页 |
| ·谷歌Page—Rank算法简析 | 第39-40页 |
| ·基于Page—Rank算法的可信度评估模型 | 第40-42页 |
| ·基于兴趣关系的可信用户推荐模型 | 第42-47页 |
| ·兴趣关系社区中的可信用户推荐模型结构 | 第42-43页 |
| ·兴趣相似性度量模型与用户可信度评估模型细化 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4. 兴趣社区可信用户推荐模型的验证与分析 | 第48-59页 |
| ·用户推荐效果的评价指标及方法 | 第48-49页 |
| ·常用的评价指标及方法 | 第48-49页 |
| ·论文所选的效果评价指标与方法 | 第49页 |
| ·验证环境与数据收集 | 第49-52页 |
| ·验证环境 | 第50页 |
| ·验证数据 | 第50-52页 |
| ·验证分析与评价 | 第52-58页 |
| ·实验设计与数据分析 | 第52-55页 |
| ·结果分析与效果评价 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5. 用户推荐模型应用效果的用户调查 | 第59-62页 |
| ·推荐满意度调查方法 | 第59页 |
| ·推荐满意度调查结果 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 6. 总结和展望 | 第62-64页 |
| ·研究总结及创新 | 第62-63页 |
| ·研究不足与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
