| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·协同过滤技术存在的问题和挑战 | 第11-12页 |
| ·学位论文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 电子商务推荐系统 | 第13-27页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·概念 | 第13页 |
| ·电子商务推荐系统的作用 | 第13-14页 |
| ·电子商务推荐系统的框架结构 | 第14-15页 |
| ·现有推荐系统 | 第15页 |
| ·电子商务推荐系统研究内容、热点及难点 | 第15-16页 |
| ·推荐技术及分类 | 第16-19页 |
| ·基于关联规则的推荐技术 | 第16-17页 |
| ·基于内容过滤的推荐技术 | 第17-18页 |
| ·基于效用的推荐技术 | 第18页 |
| ·基于知识的推荐技术 | 第18页 |
| ·基于组合的推荐技术 | 第18-19页 |
| ·协同过滤推荐技术 | 第19页 |
| ·协同过滤过滤算法及分类 | 第19-26页 |
| ·基于用户(User-based)的协同过滤推荐技术 | 第21-23页 |
| ·基于项目(Item-based) 的协同过滤推荐技术 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于协同过滤推荐算法的电影网站的系统结构 | 第27-43页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·网站的软件架构 | 第27-33页 |
| ·传统表现层技术： JSP | 第27页 |
| ·MVC 框架 | 第27-29页 |
| ·Spring 框架 | 第29-31页 |
| ·Hibernate 框架 | 第31-32页 |
| ·系统结构 | 第32-33页 |
| ·系统功能模块 | 第33页 |
| ·网站的功能模块详细介绍 | 第33-42页 |
| ·游客模块 | 第34-36页 |
| ·注册用户模块 | 第36-38页 |
| ·好友系统 | 第38-41页 |
| ·系统的后台管理模块 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 协同过滤推荐算法的改进 | 第43-50页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·稀疏性、冷启动问题的深入分析和探讨 | 第43-45页 |
| ·稀疏性问题 | 第43-44页 |
| ·冷启动问题 | 第44-45页 |
| ·协同过滤推荐算法的改进 | 第45-49页 |
| ·交集个数权重因子f(num_(ab)) 的选取 | 第45-46页 |
| ·项目类别相似度的计算 | 第46页 |
| ·评分预测公式的改进 | 第46-48页 |
| ·总结 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 协同过滤算法的实验与数据分析 | 第50-61页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·实验数据集 | 第50页 |
| ·度量标准 | 第50-51页 |
| ·度量方法的介绍 | 第50-51页 |
| ·实验过程与分析 | 第51-60页 |
| ·普通算法中项目间相似度的三种计算公式的比较实验 | 第51-53页 |
| ·考虑和不考虑用户评分风格的两种评分预测公式的比较实验 | 第53-55页 |
| ·改进算法实验 | 第55-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
