| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第17-18页 |
| 1.2 个性化推荐系统的国内外研究发展现状 | 第18-20页 |
| 1.2.1 推荐系统的研究方向 | 第18-19页 |
| 1.2.2 国内外的研究现状 | 第19-20页 |
| 1.3 推荐系统的应用场合 | 第20-21页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第21页 |
| 1.5 本章总结 | 第21-23页 |
| 第二章 推荐系统 | 第23-35页 |
| 2.1 推荐系统的概念 | 第23-24页 |
| 2.2 推荐系统的构成 | 第24-27页 |
| 2.2.1 用户建模模块 | 第24-26页 |
| 2.2.2 推荐对象的建模 | 第26-27页 |
| 2.2.3 推荐算法模块 | 第27页 |
| 2.3 推荐系统的评价指标 | 第27-31页 |
| 2.4 推荐系统实验方法 | 第31-34页 |
| 2.4.1 离线实验 | 第32页 |
| 2.4.2 用户调查 | 第32页 |
| 2.4.3 在线测试 | 第32-34页 |
| 2.5 本章总结 | 第34-35页 |
| 第三章 几种重要的推荐算法详解 | 第35-43页 |
| 3.1 基于用户的协同过滤算法 | 第35-37页 |
| 3.1.1 基于用户的协同过滤算法的思路 | 第35-36页 |
| 3.1.2 基于用户的协同过滤算法的步骤 | 第36页 |
| 3.1.3 基于用户的协同过滤算法的优缺点 | 第36-37页 |
| 3.2 Slope One推荐算法 | 第37-39页 |
| 3.2.1 Slope One算法的基本思路 | 第37-38页 |
| 3.2.2 Slope One算法的基本步骤 | 第38页 |
| 3.2.3 Slope One算法的优缺点 | 第38-39页 |
| 3.3 SVD算法 | 第39-40页 |
| 3.3.1 SVD算法的基本思路 | 第39页 |
| 3.3.2 SVD算法的基本步骤 | 第39页 |
| 3.3.3 SVD算法的优缺点 | 第39-40页 |
| 3.4 隐语义模型 | 第40-42页 |
| 3.4.1 隐语义模型的基本思路 | 第40-41页 |
| 3.4.2 隐语义模型的基本步骤 | 第41-42页 |
| 3.4.3 隐语义模型的优缺点 | 第42页 |
| 3.5 本章总结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于Mahout理论基础的简易推荐系统搭建 | 第43-57页 |
| 4.1 Mahout介绍 | 第43-45页 |
| 4.1.1 Mahout的发展进程 | 第43-44页 |
| 4.1.2 Mahout算法库 | 第44-45页 |
| 4.2 基于Mahout的推荐系统引擎介绍 | 第45-48页 |
| 4.2.1 基于Mahout推荐引擎分类 | 第45-46页 |
| 4.2.2 Mahout算法库中推荐算法构成 | 第46-47页 |
| 4.2.3 基于Mahout推荐的API接口 | 第47-48页 |
| 4.3 基于Mahout的简易的推荐系统搭建 | 第48-51页 |
| 4.3.1 Mahout单机开发环境介绍 | 第48-49页 |
| 4.3.2 简易推荐系统的搭建步骤 | 第49-51页 |
| 4.4 典型推荐算法的性能实践 | 第51-56页 |
| 4.4.1 几种典型推荐算法的MAE | 第52页 |
| 4.4.2 几种典型算法的Recall | 第52-54页 |
| 4.4.3 几种典型推荐算法的Precision | 第54-56页 |
| 4.5 本章总结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于视频推荐系统现状的推荐算法的研究及改进 | 第57-71页 |
| 5.1 研究及改进推荐算法的背景 | 第57-58页 |
| 5.1.1 传统视频推荐系统所面临的挑战 | 第57页 |
| 5.1.2 混合推荐算法的介绍 | 第57-58页 |
| 5.2 Item-Based-CF和Collaborative Filtering with ALS-WR算法介绍 | 第58-63页 |
| 5.2.1 Item-Based-CF推荐算法 | 第58-60页 |
| 5.2.2 Collaborative Filtering with ALS-WR推荐算法介绍 | 第60-63页 |
| 5.3 Item-based-CF和Collaborative Filtering with ALS-WR混合推荐算法 | 第63-70页 |
| 5.3.1 Item-based-CF与Collaborative Filtering with ALS-WR的算法产生推荐的步骤 | 第63-65页 |
| 5.3.2 关于加权系数的确定 | 第65-66页 |
| 5.3.3 算法性能的验证 | 第66-70页 |
| 5.4 本章总结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第71页 |
| 6.2 论文工作展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 作者简介 | 第77-78页 |
