| 附表 | 第1-6页 |
| 论文摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究综述 | 第13-16页 |
| ·国外研究现状 | 第13-15页 |
| ·国内研究现状 | 第15-16页 |
| ·研究内容与组织结构 | 第16-17页 |
| ·研究内容 | 第16页 |
| ·组织结构 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 推荐系统相关理论研究 | 第18-29页 |
| ·推荐系统的定义 | 第18-19页 |
| ·推荐系统的组成结构 | 第19-20页 |
| ·常见推荐技术 | 第20-28页 |
| ·基于内容的推荐技术 | 第20-22页 |
| ·基于协同过滤的推荐技术 | 第22-25页 |
| ·基于二部图网络的推荐技术 | 第25-26页 |
| ·混合推荐技术 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 推荐算法及其改进 | 第29-41页 |
| ·SlopeOne算法及其特点分析 | 第29-31页 |
| ·SlopeOne算法 | 第29-30页 |
| ·加权SlopeOne算法 | 第30-31页 |
| ·SlopeOne算法的特点分析 | 第31页 |
| ·SlopeOne算法改进 | 第31-33页 |
| ·基于时间上下文改进的SlopeOne算法 | 第32-33页 |
| ·基于时间上下文改进的SlopeOne算法的主要特点分析 | 第33页 |
| ·NBI算法及其特点分析 | 第33-37页 |
| ·NBI算法 | 第34-36页 |
| ·NBI算法的特点分析 | 第36-37页 |
| ·NBI算法改进 | 第37-39页 |
| ·基于加权的NBI算法 | 第37-39页 |
| ·基于加权的NBI算法的主要特点分析 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于改进SlopeOne与NBI的混合推荐 | 第41-45页 |
| ·加权混合推荐模型 | 第41-42页 |
| ·基于改进SlopeOne与NBI的混合推荐 | 第42-43页 |
| ·基于改进SlopeOne与NBI的混合推荐特点分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 仿真实验及其结果分析 | 第45-53页 |
| ·实验环境 | 第45-47页 |
| ·实验方法和评价标准 | 第47-49页 |
| ·实验方法 | 第47-48页 |
| ·评价标准 | 第48-49页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第49-52页 |
| ·改进SlopeOne算法性能比较 | 第49-50页 |
| ·确定权重因子a | 第50页 |
| ·加权混合算法性能比较 | 第50-52页 |
| ·本章总结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
