情景感知的移动推荐研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-24页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-14页 |
| ·研究现状 | 第14-22页 |
| ·传统推荐系统 | 第14-15页 |
| ·情景感知推荐系统的形式化定义 | 第15页 |
| ·情景感知推荐 | 第15-20页 |
| ·情景感知推荐的应用 | 第20-22页 |
| ·本文的主要内容和组织结构 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第2章 推荐系统相关技术 | 第24-37页 |
| ·基于关联规则的推荐 | 第24-25页 |
| ·基于内容的推荐 | 第25-28页 |
| ·基于内容的推荐原理 | 第25-27页 |
| ·基于内容的推荐技术优缺点 | 第27-28页 |
| ·协同过滤推荐 | 第28-35页 |
| ·协同过滤概述 | 第28-29页 |
| ·协同过滤推荐步骤 | 第29-32页 |
| ·协同过滤推荐算法 | 第32-35页 |
| ·混合推荐技术 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 情景感知相关理论及其移动推荐系统框架 | 第37-46页 |
| ·情景定义 | 第37-38页 |
| ·情景感知 | 第38页 |
| ·情景感知计算 | 第38页 |
| ·情景感知系统结构及其概念模型 | 第38-41页 |
| ·情景感知系统的基本结构 | 第39页 |
| ·情景感知系统的概念模型 | 第39-41页 |
| ·情景感知的移动推荐系统框架 | 第41-45页 |
| ·移动推荐与传统推荐的对比分析 | 第41-42页 |
| ·移动推荐系统框架 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 结合情景和协同过滤的移动推荐算法 | 第46-57页 |
| ·问题的提出 | 第46-47页 |
| ·相关工作 | 第47-48页 |
| ·基于内存的协同过滤 | 第48-50页 |
| ·基于用户的协同过滤 | 第49页 |
| ·基于项目的协同过滤 | 第49-50页 |
| ·结合情景和协同过滤的移动推荐算法 | 第50-54页 |
| ·相关定义 | 第50-51页 |
| ·算法的设计思想 | 第51-53页 |
| ·用户综合情景相似度的计算 | 第51-53页 |
| ·用户偏好预测并生成推荐 | 第53页 |
| ·算法的实现过程描述 | 第53-54页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第54-56页 |
| ·数据集与基准比较算法 | 第54页 |
| ·评价指标 | 第54-55页 |
| ·实验结果对比分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 总结和展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 作者简介 | 第65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加科研情况 | 第65-66页 |
