| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容和结构 | 第13-14页 |
| 2 个性化推荐系统关键技术研究 | 第14-29页 |
| 2.1 个性化推荐技术 | 第14-27页 |
| 2.1.1 基于关联规则的推荐 | 第14-16页 |
| 2.1.2 基于内容的推荐 | 第16-18页 |
| 2.1.3 协同过滤算法 | 第18-26页 |
| 2.1.4 推荐技术优缺点比较 | 第26-27页 |
| 2.2 WiFi认证广告系统相关技术 | 第27-28页 |
| 2.2.1 WiFidog网关协议认证 | 第27页 |
| 2.2.2 路由固件系统 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于关联信息的协同广告推荐算法 | 第29-55页 |
| 3.1 关联信息对相似性的影响 | 第30-31页 |
| 3.2 基于关联信息的相似度算法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 关联相似度在Item-based CF下的应用 | 第32-33页 |
| 3.2.2 关联相似度在User-based CF下的应用 | 第33-34页 |
| 3.3 评分预测算法的优化 | 第34-35页 |
| 3.4 算法流程 | 第35-39页 |
| 3.5 实验数据与评价标准 | 第39-42页 |
| 3.6 实验设计及结果 | 第42-54页 |
| 3.6.1 数据集稀疏性实验 | 第43-44页 |
| 3.6.2 最近邻大小对推荐准确度影响 | 第44-47页 |
| 3.6.3 关联相似度在Item-based CF下实验 | 第47-48页 |
| 3.6.4 评分预测算法在Item-based CF下实验 | 第48-50页 |
| 3.6.5 改进算法在不同数据集下试验 | 第50-52页 |
| 3.6.6 改进算法在User-bsaed CF下的效果 | 第52-54页 |
| 3.7 本章小结 | 第54-55页 |
| 4 商业WiFi认证广告系统 | 第55-69页 |
| 4.1 传统商业WiFi认证广告系统存在的问题 | 第55页 |
| 4.2 系统框架 | 第55-57页 |
| 4.3 用户认证服务模块分析 | 第57-61页 |
| 4.3.1 网关协议业务过程分析与设计 | 第57-58页 |
| 4.3.2 接入认证业务过程分析与设计 | 第58-59页 |
| 4.3.3 网关协议研究 | 第59-60页 |
| 4.3.4 路由固件端配置文件研究与分析 | 第60-61页 |
| 4.4 用户认证模块的实现 | 第61-66页 |
| 4.4.1 用户认证服务器的实现 | 第61-63页 |
| 4.4.2 接入认证系统的实现 | 第63-66页 |
| 4.5 测试 | 第66-68页 |
| 4.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 5 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 全文总结 | 第69-70页 |
| 5.2 论文展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 附录A | 第73-77页 |
| 附录B | 第77-80页 |
| 附录C | 第80-83页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第83-85页 |
| 学位论文数据集 | 第85页 |
