| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-14页 |
| 第2章 相关理论与技术 | 第14-23页 |
| 2.1 推荐系统概述 | 第14-15页 |
| 2.2 协同过滤推荐算法 | 第15-18页 |
| 2.2.1 基于模型的协同过滤推荐算法 | 第16页 |
| 2.2.2 基于邻域的协同过滤推荐算法 | 第16-18页 |
| 2.3 相似度计算方法 | 第18-19页 |
| 2.3.1 皮尔逊相关系数 | 第18-19页 |
| 2.3.2 余弦相似度 | 第19页 |
| 2.3.3 改进的余弦相似度 | 第19页 |
| 2.4 Slope One推荐算法 | 第19-21页 |
| 2.5 推荐算法的比较 | 第21页 |
| 2.6 算法评测指标 | 第21-22页 |
| 2.7 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于对数似然相似度的Slope One改进算法 | 第23-36页 |
| 3.1 Slope One算法的不足 | 第23页 |
| 3.2 物品评分的平均差值计算 | 第23-24页 |
| 3.3 对数似然相似度计算 | 第24-26页 |
| 3.4 近邻选择改进算法 | 第26-30页 |
| 3.5 评分预测 | 第30-31页 |
| 3.6 实验评估 | 第31-35页 |
| 3.6.1 实验数据集 | 第31-32页 |
| 3.6.2 实验过程 | 第32-33页 |
| 3.6.3 实验结果 | 第33-35页 |
| 3.7 算法分析 | 第35页 |
| 3.8 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 推荐系统原型设计 | 第36-45页 |
| 4.1 需求分析 | 第36-38页 |
| 4.2 系统设计 | 第38-42页 |
| 4.2.1 系统开发环境 | 第38页 |
| 4.2.2 总体结构设计 | 第38-39页 |
| 4.2.3 功能模块设计 | 第39-40页 |
| 4.2.4 数据库设计 | 第40-42页 |
| 4.3 系统实现 | 第42-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 总结 | 第45页 |
| 5.2 展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50页 |