| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.4 研究内容 | 第11页 |
| 1.5 论文结构 | 第11-13页 |
| 1.6 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 个性化推荐及其核心技术 | 第14-29页 |
| 2.1 个性化服务及推荐系统 | 第14-17页 |
| 2.1.1 个性化服务 | 第14-15页 |
| 2.1.2 推荐系统 | 第15-17页 |
| 2.2 个性化推荐技术分类 | 第17-19页 |
| 2.3 协作过滤推荐算法 | 第19-25页 |
| 2.3.1 基于邻域的协作过滤算法 | 第20-22页 |
| 2.3.2 基于用户和基于项目的协作过滤算法 | 第22-24页 |
| 2.3.3 协作过滤算法面临的挑战 | 第24-25页 |
| 2.4 标签 | 第25页 |
| 2.5 推荐系统的评价标准 | 第25-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于评分的协作过滤算法研究 | 第29-42页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 基于目标项目和用户特征选择近邻的协作过滤算法 | 第30-37页 |
| 3.2.1 项目特征 | 第31页 |
| 3.2.2 用户特征 | 第31-32页 |
| 3.2.3 算法描述 | 第32-37页 |
| 3.3 实验仿真 | 第37-41页 |
| 3.3.1 实验数据集与评价标准 | 第37-39页 |
| 3.3.2 实验仿真 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于标签的协作过滤推荐算法研究 | 第42-51页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 基于标签填充评分的协作过滤推荐算法 | 第42-46页 |
| 4.2.1 问题提出 | 第42-43页 |
| 4.2.2 算法描述 | 第43-45页 |
| 4.2.3 标签预处理 | 第45-46页 |
| 4.2.4 评分预填充 | 第46页 |
| 4.3 实验设计与结果分析 | 第46-50页 |
| 4.3.1 数据集 | 第46-47页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第47-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 本文总结 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 硕士期间发表的学术论文及研究成果 | 第56-57页 |
| 发表的学术论文 | 第56页 |
| 参与的科研项目 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |