社交网络中基于协同过滤的推荐算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-17页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.1.2 研究目的及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 本文的工作及组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 相关理论综述 | 第21-33页 |
| 2.1 信任概述 | 第21-26页 |
| 2.1.1 信任的定义 | 第21-22页 |
| 2.1.2 信任的性质 | 第22-23页 |
| 2.1.3 信任的计算模型 | 第23-24页 |
| 2.1.4 信任网络 | 第24-26页 |
| 2.2 推荐系统概述 | 第26-32页 |
| 2.2.1 推荐系统分类 | 第26-28页 |
| 2.2.2 协同过滤推荐算法 | 第28-32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 一种基于协同过滤的社会化推荐算法 | 第33-53页 |
| 3.1 系统模型 | 第33-42页 |
| 3.1.1 研究动机 | 第33-35页 |
| 3.1.2 信任值计算 | 第35-38页 |
| 3.1.3 项目声誉值计算 | 第38-39页 |
| 3.1.4 用户倾向评分 | 第39页 |
| 3.1.5 项目评分预测 | 第39-40页 |
| 3.1.6 复杂度分析 | 第40-42页 |
| 3.2 实验设计与仿真 | 第42-51页 |
| 3.2.1 评价指标 | 第42-43页 |
| 3.2.2 参数设定 | 第43页 |
| 3.2.3 参数分析 | 第43-49页 |
| 3.2.4 实验结果分析 | 第49-51页 |
| 3.3 本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 一种基于协同过滤的分类推荐算法 | 第53-67页 |
| 4.1 系统模型 | 第53-59页 |
| 4.1.1 研究动机 | 第53页 |
| 4.1.2 相似度计算 | 第53-55页 |
| 4.1.3 项目声誉值计算 | 第55页 |
| 4.1.4 用户倾向评分 | 第55页 |
| 4.1.5 项目评分预测 | 第55-57页 |
| 4.1.6 复杂度分析 | 第57-59页 |
| 4.2 实验设计与仿真 | 第59-65页 |
| 4.2.2 参数分析 | 第60-64页 |
| 4.2.3 实验结果分析 | 第64-65页 |
| 4.3 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 作者简介 | 第75-76页 |
