| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 电商推荐系统 | 第13页 |
| 1.2.2 个性化推荐系统 | 第13-14页 |
| 1.2.3 基于高铁的个性化推荐系统 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容与主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织架构 | 第16-17页 |
| 第2章 基于高铁特性的推荐算法的分析与研究 | 第17-35页 |
| 2.1 基于社交关系的推荐算法 | 第17-19页 |
| 2.2 基于社交关系推荐算法的不足 | 第19页 |
| 2.3 改进的基于社交关系推荐算法 | 第19-20页 |
| 2.4 基于时间权重的用户相似度的计算 | 第20-23页 |
| 2.4.1 时间权重的计算 | 第20-22页 |
| 2.4.2 基于时间权重的相似度计算 | 第22-23页 |
| 2.5 建立信任用户社交网络 | 第23-25页 |
| 2.5.1 信任的特性 | 第23页 |
| 2.5.2 直接信任度 | 第23-24页 |
| 2.5.3 改进的直接信任度计算 | 第24-25页 |
| 2.6 间接信任度 | 第25-26页 |
| 2.7 随机游走模型 | 第26-30页 |
| 2.7.1 TrustWalker随机游走模型 | 第26页 |
| 2.7.2 TrustWalker的一趟随机游走过程 | 第26-30页 |
| 2.8 改进的TrustWalker模型 | 第30页 |
| 2.9 算法流程 | 第30-33页 |
| 2.10 高铁特性与推荐算法的结合 | 第33-34页 |
| 2.11 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 实验分析 | 第35-40页 |
| 3.1 实验数据集 | 第35-36页 |
| 3.2 实验结果与评价指标 | 第36-39页 |
| 3.2.1 评价指标 | 第36-37页 |
| 3.2.2 实验结果 | 第37-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于Android的电商推荐系统设计与实现 | 第40-61页 |
| 4.1 可行性分析 | 第40-41页 |
| 4.2 高铁无线组网方案设计 | 第41-45页 |
| 4.2.1 无线组网方式 | 第41-42页 |
| 4.2.2 基于高铁的个性化推荐系统架构设计 | 第42-43页 |
| 4.2.3 数据资源获取与更新 | 第43-45页 |
| 4.3 系统需求分析 | 第45-47页 |
| 4.3.1 系统业务流程分析 | 第45页 |
| 4.3.2 系统功能分析 | 第45-47页 |
| 4.4 系统功能设计 | 第47-48页 |
| 4.4.1 手机客户端子系统功能设计 | 第47-48页 |
| 4.4.2 个性化推荐子系统功能设计 | 第48页 |
| 4.5 系统数据库设计 | 第48-50页 |
| 4.6 系统架构设计 | 第50-51页 |
| 4.6.1 系统物理架构设计 | 第50页 |
| 4.6.2 系统逻辑架构设计 | 第50-51页 |
| 4.7 服务器端程序设计与实现 | 第51-57页 |
| 4.7.1 服务器端逻辑模块划分 | 第51-52页 |
| 4.7.2 用户行为采集模块进行介绍 | 第52-54页 |
| 4.7.3 推荐算法模块的设计与实现 | 第54-56页 |
| 4.7.4 推荐结果输出模块 | 第56-57页 |
| 4.8 客户端的设计与实现 | 第57-59页 |
| 4.8.1 客户端的功能界面设计 | 第57-58页 |
| 4.8.2 客户端功能模块程序实现 | 第58-59页 |
| 4.9 系统性能优化 | 第59-60页 |
| 4.10 通信模块设计 | 第60页 |
| 4.11 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第61页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 作者简介 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |