| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 研究问题及研究意义 | 第15-18页 |
| 1.3 研究内容 | 第18-21页 |
| 1.4 研究方法与技术路线 | 第21-23页 |
| 1.5 创新之处 | 第23-24页 |
| 第二章 背景及相关研究综述 | 第24-33页 |
| 2.1 社交网络 | 第24-25页 |
| 2.2 推荐系统研究综述 | 第25-29页 |
| 2.2.1 基于内容的推荐算法 | 第26-27页 |
| 2.2.2 协同过滤推荐算法 | 第27-28页 |
| 2.2.3 混合推荐算法 | 第28-29页 |
| 2.3 链接预测研究综述 | 第29-31页 |
| 2.4 社交网络朋友推荐算法研究综述 | 第31-33页 |
| 第三章 社会型社交网络微观模式分析 | 第33-46页 |
| 3.1 相关研究及存在的挑战 | 第33-35页 |
| 3.2 理论框架与研究假设 | 第35-38页 |
| 3.2.1 结构机制 | 第35-36页 |
| 3.2.2 同质性机制 | 第36-37页 |
| 3.2.3 近邻机制 | 第37-38页 |
| 3.3 方法 | 第38-42页 |
| 3.3.1 数据集 | 第38-39页 |
| 3.3.2 模型 | 第39-40页 |
| 3.3.3 模型包含的变量 | 第40-41页 |
| 3.3.4 分析 | 第41-42页 |
| 3.4 实验结果 | 第42-44页 |
| 3.5 结论 | 第44-46页 |
| 第四章 信息型社交网络微观模式分析 | 第46-59页 |
| 4.1 相关研究及存在的挑战 | 第47页 |
| 4.2 理论框架与研究假设 | 第47-51页 |
| 4.2.1 结构机制 | 第48-51页 |
| 4.2.2 同质性机制 | 第51页 |
| 4.2.3 近邻机制 | 第51页 |
| 4.3 方法 | 第51-54页 |
| 4.3.1 数据集 | 第51-52页 |
| 4.3.2 模型及包含的变量 | 第52-54页 |
| 4.3.3 分析 | 第54页 |
| 4.4 实验结果 | 第54-57页 |
| 4.5 结论 | 第57-59页 |
| 第五章 社会型社交网络朋友推荐算法研究 | 第59-75页 |
| 5.1 相关研究及存在的问题 | 第59-63页 |
| 5.2 新算法 | 第63-67页 |
| 5.2.1 构建权重朋友网络 | 第64-65页 |
| 5.2.2 计算相似度 | 第65-67页 |
| 5.3 实验 | 第67-73页 |
| 5.3.1 数据集和实验协议 | 第67-68页 |
| 5.3.2 新评估标准 | 第68-69页 |
| 5.3.3 参数设置 | 第69-70页 |
| 5.3.4 关系强度对推荐准确性的影响 | 第70-71页 |
| 5.3.5 与其它方法比较 | 第71-73页 |
| 5.4 结论 | 第73-75页 |
| 第六章 基于内存的信息型社交网络朋友推荐算法研究 | 第75-88页 |
| 6.1 相关研究及存在的问题 | 第76-77页 |
| 6.2 新框架 | 第77-82页 |
| 6.2.1 发现相似用户 | 第78-79页 |
| 6.2.2 识别候选用户 | 第79-80页 |
| 6.2.3 排序候选用户 | 第80-81页 |
| 6.2.4 微调候选用户 | 第81-82页 |
| 6.3 实验 | 第82-86页 |
| 6.3.1 数据集和实验协议 | 第82页 |
| 6.3.2 评估标准及最优参数设定 | 第82-83页 |
| 6.3.3 集成不同种类相似用户 | 第83-84页 |
| 6.3.4 比较不同投票策略 | 第84页 |
| 6.3.5 评估微调性能 | 第84-85页 |
| 6.3.6 与其它方法比较 | 第85-86页 |
| 6.4 结论 | 第86-88页 |
| 第七章 基于模型的信息型社交网络朋友推荐算法研究 | 第88-102页 |
| 7.1 相关研究及存在的问题 | 第88-90页 |
| 7.2 新算法 | 第90-96页 |
| 7.2.1 基本矩阵分解模型 | 第90-92页 |
| 7.2.2 结构规则 | 第92页 |
| 7.2.3 传递性结构规则 | 第92-93页 |
| 7.2.4 相似寻求者结构规则 | 第93-94页 |
| 7.2.5 相似信息源结构规则 | 第94-95页 |
| 7.2.6 统一模型 | 第95-96页 |
| 7.3 实验 | 第96-101页 |
| 7.3.1 数据集、实验协议和评估标准 | 第96-97页 |
| 7.3.2 模型比较 | 第97-98页 |
| 7.3.3 结构参数对准确性的影响 | 第98-100页 |
| 7.3.4 相似寻求者和相似信息源对推荐准确性的影响 | 第100-101页 |
| 7.4 结论 | 第101-102页 |
| 第八章 社交网络朋友推荐算法应用 | 第102-117页 |
| 8.1 社会型社交网络朋友推荐算法应用：社会推荐 | 第102-108页 |
| 8.1.1 基于用户的协同过滤 | 第103-104页 |
| 8.1.2 社会推荐算法 | 第104-105页 |
| 8.1.3 实验 | 第105-108页 |
| 8.2 信息型社交网络朋友推荐算法应用：社会学习 | 第108-117页 |
| 8.2.1 社会学习平台系统架构 | 第109-110页 |
| 8.2.2 社会学习统一推荐算法 | 第110-115页 |
| 8.2.3 实验 | 第115-117页 |
| 第九章 研究结论与展望 | 第117-120页 |
| 9.1 研究结论 | 第117-118页 |
| 9.2 研究局限性与未来研究方向 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-129页 |
| 致谢 | 第129-130页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第130页 |