| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-10页 |
| ·研究内容与新意 | 第10页 |
| ·内容安排 | 第10-11页 |
| 第二章 推荐系统概述 | 第11-19页 |
| ·基于内容的推荐系统 | 第11-12页 |
| ·协同过滤推荐系统 | 第12-17页 |
| ·协同过滤算法的思路及过程 | 第12-15页 |
| ·协同过滤算法的分类 | 第15-17页 |
| ·推荐系统的评估标准 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 信任网络的相关理论 | 第19-27页 |
| ·信任的概念 | 第19-20页 |
| ·信任的性质以及相关定义 | 第20-23页 |
| ·信任关系的传递及其应用 | 第23-25页 |
| ·为什么要进行信任关系的传递 | 第23-24页 |
| ·信任关系传递的应用 | 第24-25页 |
| ·信任度的获取 | 第25-26页 |
| ·直接信任度的获取 | 第25页 |
| ·间接信任度的获取 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 基于信任网络的协同过滤推荐策略 | 第27-36页 |
| ·基于用户的协同过滤 | 第27-29页 |
| ·基于信任网络的协同过滤推荐算法TNBR(Trust Network Based Recommendation)流程框架 | 第29-31页 |
| ·TNBR的出发点 | 第29-30页 |
| ·TNBR策略的整体框架 | 第30-31页 |
| ·TNBR的具体步骤 | 第31-34页 |
| ·评分数据的初始化 | 第31-32页 |
| ·计算相似度 | 第32页 |
| ·计算间接信任度 | 第32-33页 |
| ·合并矩阵 | 第33-34页 |
| ·生成邻居集合 | 第34页 |
| ·产生推荐 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第五章 实验 | 第36-41页 |
| ·实验目的 | 第36页 |
| ·实验环境及实验数据 | 第36页 |
| ·评估标准 | 第36-37页 |
| ·实验方案及实验结果 | 第37-39页 |
| ·实验1 | 第37-38页 |
| ·实验2 | 第38页 |
| ·实验3 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39-41页 |
| 第六章 总结与展望 | 第41-42页 |
| ·总结 | 第41页 |
| ·未来工作展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 硕士期间所发表的论文 | 第47页 |