| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-13页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 相关研究概述 | 第13-23页 |
| ·上下文感知计算 | 第13-16页 |
| ·上下文感知定义 | 第13-15页 |
| ·上下文感知的作用 | 第15-16页 |
| ·本体论 | 第16-19页 |
| ·本体建模语言OWL | 第16-18页 |
| ·本体知识的应用 | 第18-19页 |
| ·个性化推荐 | 第19-22页 |
| ·个性化推荐的常用方法 | 第19-21页 |
| ·个性化推荐的关键问题 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于本体的用户行为上下文感知子模型 | 第23-43页 |
| ·上下文信息分类 | 第23-24页 |
| ·本体服务建模 | 第24-27页 |
| ·本体OWL 转换关系型数据库 | 第27-37页 |
| ·算法思想 | 第28-33页 |
| ·映射算法 | 第33-35页 |
| ·算法验证与分析 | 第35-37页 |
| ·用户行为上下文感知子模型 | 第37-41页 |
| ·服务器端感知模块描述 | 第38-39页 |
| ·客户端感知模块描述 | 第39页 |
| ·数据处理模块 | 第39页 |
| ·上下文推理模块 | 第39-41页 |
| ·小结 | 第41-43页 |
| 第四章 混合个性化服务推荐子模型 | 第43-50页 |
| ·混合个性化推荐系统框架 | 第43-44页 |
| ·混合个性化推荐具体模块 | 第44-48页 |
| ·内容过滤模块 | 第44-46页 |
| ·协同过滤模块 | 第46-48页 |
| ·推荐项的生成 | 第48-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第五章 系统整体模型及实验 | 第50-57页 |
| ·系统整体模型 | 第50-51页 |
| ·实验分析 | 第51-56页 |
| ·用户行为上下文感知子模型实验 | 第51页 |
| ·混合个性化服务推荐子模型实验 | 第51-53页 |
| ·整体模型实验 | 第53-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第六章 结论 | 第57-60页 |
| ·内容总结 | 第57-59页 |
| ·下一步工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录A（攻读硕士学位期间参与的科研项目和研究成果） | 第65页 |