基于社会化标签的个性化推荐系统研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第12-13页 |
| ·研究背景 | 第12页 |
| ·研究意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·研究内容与结构安排 | 第16-17页 |
| ·小结 | 第17-18页 |
| 第二章 基于标签的推荐系统及相关知识 | 第18-25页 |
| ·社会化标签及标签系统 | 第18-20页 |
| ·社会化标签 | 第18页 |
| ·标签系统 | 第18-20页 |
| ·个性化推荐技术和方法 | 第20-23页 |
| ·协同过滤推荐 | 第20-22页 |
| ·基于内容的推荐 | 第22页 |
| ·基于混合的推荐 | 第22-23页 |
| ·基于标签的推荐系统模型 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于大众标注的语义主题发现 | 第25-35页 |
| ·语义主题发现模型 | 第25-28页 |
| ·语义主题分析 | 第25-27页 |
| ·PLSA扩展模型 | 第27-28页 |
| ·基于大众标注的语义主题发现方法 | 第28-31页 |
| ·语义主题发现基本流程 | 第28-29页 |
| ·语义主题发现方法描述 | 第29-31页 |
| ·基于语义主题的标签聚类 | 第31页 |
| ·实验验证 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于标签的个性化推荐方法 | 第35-45页 |
| ·基于语义主题的用户多兴趣建模 | 第35-38页 |
| ·用户兴趣建模分析 | 第35-36页 |
| ·基于语义主题的用户多兴趣建模 | 第36-37页 |
| ·用户兴趣模型更新策略 | 第37-38页 |
| ·基于用户多兴趣模型和评分的协同过滤推荐算法 | 第38-42页 |
| ·算法描述 | 第39-41页 |
| ·算法分析 | 第41-42页 |
| ·实验验证 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 原型系统实现 | 第45-50页 |
| ·背景和目的 | 第45页 |
| ·系统体系结构及工作流程 | 第45-47页 |
| ·系统实现 | 第47-48页 |
| ·实验与分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 结论与展望 | 第50-52页 |
| ·结论 | 第50页 |
| ·展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加的科研项目 | 第56页 |
