| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 推荐系统研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第12页 |
| 1.4 本文的内容安排 | 第12-14页 |
| 第2章 传统推荐算法概述 | 第14-31页 |
| 2.1 传统推荐算法概述 | 第14-16页 |
| 2.2 协同过滤推荐 | 第16-25页 |
| 2.2.1 协同过滤推荐的工作流程 | 第17-18页 |
| 2.2.2 协同过滤分类 | 第18-25页 |
| 2.3 其他的个性化推荐方法 | 第25-28页 |
| 2.3.1 基于内容的推荐算法 | 第25-28页 |
| 2.3.2 组合的推荐算法 | 第28页 |
| 2.4 推荐系统的评价标准 | 第28-30页 |
| 2.4.1 评价标准 | 第29-30页 |
| 2.5 本章总结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于相似评分行为的推荐算法改进 | 第31-37页 |
| 3.1 优化背景 | 第31-33页 |
| 3.2 基于相似评分行为的近邻查找法 | 第33-34页 |
| 3.2.1 算法描述 | 第33-34页 |
| 3.3 实验与分析 | 第34-36页 |
| 3.3.1 数据集介绍 | 第34-35页 |
| 3.3.2 评测标准 | 第35页 |
| 3.3.3 实验环境 | 第35页 |
| 3.3.4 实验分析 | 第35-36页 |
| 3.4 本章总结 | 第36-37页 |
| 第4章 结合项目争议度的查找方法 | 第37-44页 |
| 4.1 优化背景 | 第37-38页 |
| 4.2 研究现状分析 | 第38-39页 |
| 4.3 结合用户争议相似度近邻查找法 | 第39-41页 |
| 4.3.1 争议相似度 | 第40页 |
| 4.3.2 结合争议相似度的相似性计算 | 第40-41页 |
| 4.4 基于争议相似度和相似用户评分行为改进的近邻查找方法 | 第41-42页 |
| 4.5 实验分析 | 第42-44页 |
| 第5章 总结和展望 | 第44-45页 |
| 5.1 总结 | 第44页 |
| 5.2 展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 作者简介及在学期间科研成果 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |