| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题背景 | 第10-12页 |
| ·研究目的和主要工作 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13页 |
| ·本章小结 | 第13-15页 |
| 第2章 相关研究工作综述 | 第15-28页 |
| ·协同过滤算法概述 | 第15-23页 |
| ·算法模型 | 第15-17页 |
| ·几种评价策略 | 第17-18页 |
| ·MAE(Mean Absolute Error) | 第17页 |
| ·DOA(degree of agreement) | 第17-18页 |
| ·F1-metric | 第18页 |
| ·几种典型的协同过滤方法 | 第18-22页 |
| ·启发式的协同过滤方法(memory-based CF) | 第19-20页 |
| ·基于模型的协同过滤方法(model-based CF) | 第20-22页 |
| ·协同过滤方法面临的问题及其改进策略 | 第22-23页 |
| ·结合社会化信息的协同过滤算法综述 | 第23-27页 |
| ·社会化标签在推荐中的应用 | 第24-25页 |
| ·社会关系在推荐中的使用 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于社会上下文约束的协同推荐 | 第28-41页 |
| ·问题描述 | 第28-30页 |
| ·隐含变量矩阵分解模型 | 第30-32页 |
| ·基于社会上下文约束的协同推荐 | 第32-39页 |
| ·社会上下文约束——平均差模型 | 第33-37页 |
| ·社会上下文约束——个体差值模型 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 基于物品上下文约束的协同推荐 | 第41-50页 |
| ·算法概述 | 第41页 |
| ·基于物品上下文约束的协同推荐 | 第41-46页 |
| ·物品上下文约束——平均差模型 | 第42-44页 |
| ·物品上下文约束——个体差值模型 | 第44-46页 |
| ·基于社会上下文约束和物品上下文约束的协同推荐 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 实验结果 | 第50-59页 |
| ·实验数据集 | 第50-52页 |
| ·评价标准 | 第52页 |
| ·对比方法 | 第52-54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-62页 |
| ·工作总结 | 第59-60页 |
| ·创新点 | 第60页 |
| ·改进设想 | 第60-61页 |
| ·未来展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 作者简介 | 第67页 |
