| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| ·论文的选题及研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-15页 |
| ·论文的研究背景 | 第15页 |
| ·论文研究目标、技术路线和关键技术 | 第15-18页 |
| 2 单类商品模糊兴趣模型的建立 | 第18-30页 |
| ·传统的个性化推荐模型 | 第18-21页 |
| ·模糊数学的引入 | 第21-23页 |
| ·单类商品的模型兴趣模型 | 第23-26页 |
| ·用户兴趣描述文件的获取 | 第26-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 3 面向新兴趣点发现的多类商品模糊兴趣模型(FIP) | 第30-41页 |
| ·新兴趣点的发现与多类商品模糊兴趣集 | 第30-31页 |
| ·基于FIP 的模糊关联规则挖掘算法 | 第31-38页 |
| ·基于FRT 的新兴趣点发现及FIP 的生成 | 第38-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 4 基于模糊兴趣模型的推荐算法 | 第41-46页 |
| ·几种典型的相似度计算及聚类算法 | 第41页 |
| ·基于单类商品模型的推荐算法 | 第41-43页 |
| ·基于多类商品模型的新兴趣点发现算法 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 5 基于 FIP 的推荐系统结构设计与原型实验 | 第46-62页 |
| ·系统设计目的 | 第46-47页 |
| ·系统的环境 | 第47-48页 |
| ·系统架构 | 第48-51页 |
| ·多主体(multi-Agent)理论及应用 | 第51-54页 |
| ·原型实验及结果分析 | 第54-60页 |
| ·小结 | 第60-62页 |
| 6 结束语 | 第62-64页 |
| ·论文的主要创新点 | 第62页 |
| ·问题与展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 附录：作者在攻读学位期间发表的论文 | 第67-68页 |
| 独创性声明 | 第68页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第68页 |