基于最佳信任路径的协同过滤推荐算法的研究与设计
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-16页 |
| 2 协同过滤与基于信任的推荐 | 第16-27页 |
| 2.1 协同过滤推荐方法 | 第16-18页 |
| 2.1.1 基于用户的推荐 | 第16-17页 |
| 2.1.2 基于项目的推荐 | 第17-18页 |
| 2.1.3 协同过滤推荐技术的优缺点 | 第18页 |
| 2.2 信任网络 | 第18-20页 |
| 2.2.1 信任表示 | 第19页 |
| 2.2.2 信任的特征 | 第19-20页 |
| 2.3 基于信任的推荐 | 第20-24页 |
| 2.3.1 基于信任的加权平均 | 第21-22页 |
| 2.3.2 基于信任的协同过滤 | 第22-23页 |
| 2.3.3 基于信任的过滤 | 第23-24页 |
| 2.4 推荐系统的评价 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于最佳信任路径的协同过滤推荐算法 | 第27-32页 |
| 3.1 问题描述 | 第27页 |
| 3.2 解决方案设计 | 第27-28页 |
| 3.3 实验数据与环境 | 第28-31页 |
| 3.3.1 实验数据集 | 第28-31页 |
| 3.3.2 实验环境 | 第31页 |
| 3.4 评价方法 | 第31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 改进的用户间信任度计算 | 第32-43页 |
| 4.1 问题描述 | 第32-33页 |
| 4.2 用户间路径信任度 | 第33-39页 |
| 4.2.1 信任网络构建 | 第33-34页 |
| 4.2.2 单路径信任度计算 | 第34-35页 |
| 4.2.3 多路径信任度计算 | 第35-39页 |
| 4.3 专家路径信任值的对比实验 | 第39-41页 |
| 4.4 用户间信任度计算 | 第41页 |
| 4.5 用户间信任度算法流程 | 第41-42页 |
| 4.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 改进的预测评分计算 | 第43-47页 |
| 5.1 模型设计 | 第43-45页 |
| 5.1.1 用户兴趣相似度计算方法 | 第43-44页 |
| 5.1.2 改进的预测评分模型 | 第44-45页 |
| 5.2 偏离处理对推荐结果的影响 | 第45-46页 |
| 5.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 6 算法验证与分析 | 第47-55页 |
| 6.1 总算法流程 | 第47页 |
| 6.2 实验与结果分析 | 第47-54页 |
| 6.2.1 参数对系统性能的影响 | 第47-50页 |
| 6.2.2 算法准确度 | 第50-52页 |
| 6.2.3 算法适用性 | 第52-53页 |
| 6.2.4 算法运行时间 | 第53-54页 |
| 6.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 7 总结与展望 | 第55-57页 |
| 7.1 总结 | 第55-56页 |
| 7.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第62-63页 |
| 学位论文数据集表 | 第63-64页 |
