| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 国内外研究进展 | 第12-13页 |
| 1.2.2 现有研究存在的问题 | 第13页 |
| 1.3 研究内容与取得成果 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究内容与本文所做的工作 | 第13-14页 |
| 1.3.2 本文的创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 个性化路径推荐技术分析 | 第17-29页 |
| 2.1 路径规划与推荐研究综述 | 第17-21页 |
| 2.1.1 研究场景 | 第17-18页 |
| 2.1.2 研究方法 | 第18-21页 |
| 2.1.3 评价标准 | 第21页 |
| 2.2 路径规划与推荐的存在问题 | 第21-24页 |
| 2.3 本文的技术路线 | 第24-25页 |
| 2.4 相关理论技术简介 | 第25-28页 |
| 2.4.1 用户偏好识别 | 第25-26页 |
| 2.4.2 推荐系统评测 | 第26-27页 |
| 2.4.3 Kullback–Leibler 散度 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 个性化路径推荐技术的研究 | 第29-53页 |
| 3.1 基于转移的模型 | 第29-39页 |
| 3.1.1 模型定义 | 第30-32页 |
| 3.1.2 模型特点分析 | 第32-37页 |
| 3.1.3 转移局部性 | 第37-39页 |
| 3.2 路径推荐方法 | 第39-52页 |
| 3.2.1 用户偏好识别 | 第39-45页 |
| 3.2.2 时间上下文个性化 | 第45-49页 |
| 3.2.3 访问顺序 | 第49页 |
| 3.2.4 路径生成算法 | 第49-51页 |
| 3.2.5 冷启动问题 | 第51-52页 |
| 3.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 个性化路径推荐技术的开发与实验 | 第53-69页 |
| 4.1 系统设计与开发 | 第53-63页 |
| 4.1.1 离线计算 | 第53-56页 |
| 4.1.2 在线计算 | 第56-60页 |
| 4.1.3 客户端 | 第60-63页 |
| 4.2 实验与评测 | 第63-67页 |
| 4.2.1 实验准备 | 第63-64页 |
| 4.2.2 实验结果 | 第64-67页 |
| 4.3 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 本文总结 | 第69-70页 |
| 5.2 未来研究展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第79-81页 |
| 攻读学位期间参与的项目 | 第81-83页 |