| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-14页 |
| ·基于标签推荐系统研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·标签推荐系统面临的问题和挑战 | 第11-12页 |
| ·本文的研究思路 | 第12-13页 |
| ·论文的结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 相关推荐技术 | 第14-28页 |
| ·协同过滤推荐技术 | 第14-22页 |
| ·传统标签推荐系统介绍 | 第22-27页 |
| ·传统标签推荐系统框架 | 第22-24页 |
| ·标签喜好推导 | 第24-27页 |
| ·基于标签的推荐 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于语义的标签推荐系统框架 | 第28-38页 |
| ·标签推荐系统 | 第28-30页 |
| ·基于语义的标签推荐系统框架 | 第30-33页 |
| ·传统标签推荐系统的缺陷 | 第30-31页 |
| ·基于语义的标签推荐系统框架 | 第31-33页 |
| ·用户喜好模型 | 第33-37页 |
| ·基于标签推荐系统用户喜好模型 | 第33-35页 |
| ·用户喜好模型的建立 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于 WordNet的语义相似度的标签推荐算法 | 第38-52页 |
| ·CFBTSS算法相关概念及基础算法 | 第38-43页 |
| ·基于路径的算法 | 第39-41页 |
| ·基于信息内容 IC的算法 | 第41-43页 |
| ·CFBTSS推荐算法 | 第43-51页 |
| ·CFBTSS_W算法 | 第44-45页 |
| ·CFBTSS_S算法 | 第45-50页 |
| ·推荐的生成 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 实验分析 | 第52-59页 |
| ·基于 WordNet语义相似度分析 | 第52-56页 |
| ·数据集 | 第52页 |
| ·实验结果分析 | 第52-55页 |
| ·性能对比 | 第55-56页 |
| ·基于标签语义相似度的推荐算法实验 | 第56-58页 |
| ·实验数据集 | 第56-57页 |
| ·实验方法 | 第57页 |
| ·实验结果 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·本文工作总结 | 第59页 |
| ·工作展望 | 第59-61页 |
| 附录 | 第61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 后记 致谢 | 第64页 |