信息推荐网络演化特征分析
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 引言 | 第10-17页 |
| 1.1 课题来源和研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第11-14页 |
| 1.2.1 推荐系统 | 第11-13页 |
| 1.2.2 复杂网络 | 第13-14页 |
| 1.3 本文工作及创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 理论基础 | 第17-33页 |
| 2.1 推荐系统与推荐算法 | 第17-22页 |
| 2.1.1 推荐算法简介 | 第17-21页 |
| 2.1.2 推荐效果度量 | 第21-22页 |
| 2.2 复杂网络分析与模型 | 第22-31页 |
| 2.2.1 复杂网络特征 | 第23-27页 |
| 2.2.2 网络生成模型 | 第27-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 信息推荐网络演化特征 | 第33-46页 |
| 3.1 问题的提出和相关工作 | 第33-34页 |
| 3.2 协同演化设计 | 第34-37页 |
| 3.2.1 数据集描述 | 第34-35页 |
| 3.2.2 协同演化过程 | 第35-37页 |
| 3.3 网络结构演化结果 | 第37-42页 |
| 3.3.1 度分布及异质性 | 第37-38页 |
| 3.3.2 网络集聚性 | 第38-40页 |
| 3.3.3 度度相关性 | 第40页 |
| 3.3.4 相配系数及覆盖率 | 第40-42页 |
| 3.4 网络功能演化结果 | 第42-44页 |
| 3.4.1 推荐准确性 | 第42-43页 |
| 3.4.2 推荐多样性 | 第43-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 推荐系统的协同演化 | 第46-58页 |
| 4.1 问题的提出和相关工作 | 第46-47页 |
| 4.2 协同演化过程分析 | 第47-54页 |
| 4.2.1 用户选择行为特征 | 第48-52页 |
| 4.2.2 产品被选择特征 | 第52-54页 |
| 4.3 协同演化过程的改进 | 第54-57页 |
| 4.3.1 基于评分的偏好依附 | 第55页 |
| 4.3.2 基于度的偏好依附 | 第55-56页 |
| 4.3.3 基于用户产品相关性 | 第56页 |
| 4.3.4 基于评分与度 | 第56-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 信息推荐网络建模 | 第58-67页 |
| 5.1 问题的提出和相关工作 | 第58-59页 |
| 5.2 模型的设计 | 第59-61页 |
| 5.3 信息推荐网络模型 | 第61-63页 |
| 5.4 建模结果分析 | 第63-65页 |
| 5.4.1 参数的选取 | 第63-64页 |
| 5.4.2 产品度分布 | 第64-65页 |
| 5.4.3 度度相关性 | 第65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-70页 |
| 6.1 全文总结 | 第67-68页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第75-76页 |
