推荐系统中信息相似度的研究及其应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·本课题的研究背景 | 第11-14页 |
| ·推荐系统的产生和发展 | 第11-12页 |
| ·推荐系统的研究意义 | 第12页 |
| ·国内外的研究现状 | 第12-14页 |
| ·本课题的研究对象和工作 | 第14页 |
| ·本文的结构安排 | 第14-15页 |
| ·小结 | 第15-16页 |
| 第二章 个性化推荐系统及其核心技术 | 第16-32页 |
| ·推荐系统的综述 | 第16-17页 |
| ·推荐引擎的主要过滤算法 | 第17-27页 |
| ·协同过滤算法的综述 | 第19-22页 |
| ·基于内存的协同过滤算法 | 第22-26页 |
| ·协同过滤技术存在的问题 | 第26-27页 |
| ·信息论中的基本概念 | 第27-31页 |
| ·熵、互信息的基本概念和意义 | 第29-30页 |
| ·信息估计 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第三章 推荐系统架构实现与预测模型的研究 | 第32-43页 |
| ·推荐系统的架构 | 第32-37页 |
| ·推荐系统外围架构 | 第32-33页 |
| ·推荐系统架构 | 第33-34页 |
| ·推荐引擎的架构 | 第34-36页 |
| ·组合推荐技术 | 第36-37页 |
| ·预测模型 | 第37-38页 |
| ·相似度的概念 | 第38-39页 |
| ·相似度与距离 | 第38-39页 |
| ·推荐系统中的主要相似度 | 第39-42页 |
| ·三种传统的相似度 | 第39-41页 |
| ·传统相似度的局限性 | 第41-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于互信息的相似度研究 | 第43-48页 |
| ·基于互信息的相似度 | 第43-47页 |
| ·定义 | 第43-46页 |
| ·和距离的关系 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于互信息的相似度的推荐系统托攻击检测 | 第48-56页 |
| ·问题背景 | 第48页 |
| ·推荐系统中的托攻击 | 第48-49页 |
| ·托攻击检测 | 第49-51页 |
| ·实验 | 第51-55页 |
| ·实验设计 | 第51-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结和展望 | 第56-57页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·研究展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第64页 |
