基于用户偏好的信任网络随机游走推荐模型研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 引言 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外文献综述 | 第15-19页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第19页 |
| 1.4 主要工作和创新 | 第19-20页 |
| 1.5 论文的基本结构 | 第20-22页 |
| 第2章 推荐算法及其相关理论 | 第22-39页 |
| 2.1 推荐系统概述 | 第22-25页 |
| 2.1.1 推荐系统的定义 | 第22页 |
| 2.1.2 推荐系统的分类 | 第22-23页 |
| 2.1.3 推荐系统常用评价指标 | 第23-25页 |
| 2.2 基于协同过滤的推荐算法 | 第25-30页 |
| 2.2.1 基于内存的协同过滤算法 | 第26-28页 |
| 2.2.2 基于模型的协同过滤算法 | 第28-30页 |
| 2.3 社会网络中的推荐系统 | 第30-37页 |
| 2.3.1 信任定义与信任网络 | 第30-31页 |
| 2.3.2 信任的特征 | 第31页 |
| 2.3.3 信任的分类 | 第31-35页 |
| 2.3.4 基于社交网络的推荐模型 | 第35-36页 |
| 2.3.5 信任网络在推荐系统中的作用 | 第36-37页 |
| 2.4 推荐系统存在的问题和挑战 | 第37-38页 |
| 2.5 小结 | 第38-39页 |
| 第3章 基于用户偏好的信任网络随机游走模型 | 第39-57页 |
| 3.1 随机游走思想 | 第39-40页 |
| 3.2 TrustWalker算法 | 第40-44页 |
| 3.2.1 一次随机游走 | 第41-42页 |
| 3.2.2 物品相似度计算 | 第42-43页 |
| 3.2.3 一趟随机游走终止条件 | 第43页 |
| 3.2.4 全局游走终止条件 | 第43页 |
| 3.2.5 评分预测 | 第43-44页 |
| 3.2.6 模型存在的不足 | 第44页 |
| 3.3 PtTrustWalker模型 | 第44-56页 |
| 3.3.1 改进思路 | 第45-46页 |
| 3.3.2 相似度的计算 | 第46页 |
| 3.3.3 用户偏好 | 第46-48页 |
| 3.3.4 PtTrustWalker的用户信任 | 第48-52页 |
| 3.3.5 PtTrustWalker模型框架 | 第52-53页 |
| 3.3.6 PtTrustWalker推荐算法 | 第53-55页 |
| 3.3.7 评分预测 | 第55-56页 |
| 3.4 小结 | 第56-57页 |
| 第4章 实验设计与结果分析 | 第57-65页 |
| 4.1 实验环境与数据集 | 第57-58页 |
| 4.2 实验评估方法 | 第58页 |
| 4.3 PtTrustWalker参数选定 | 第58-60页 |
| 4.4 结果分析 | 第60-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 结论与展望 | 第65-67页 |
| 1、结论 | 第65-66页 |
| 2、展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读博/硕士学位期间发表的论文和其它科研情况 | 第75-76页 |
