基于用户兴趣的分布式协同过滤推荐
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·推荐系统研究现状 | 第11-13页 |
| ·P2P网络的研究 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容和组织形式 | 第14-16页 |
| 2 个性化推荐系统研究 | 第16-28页 |
| ·推荐系统简介 | 第16-17页 |
| ·用户行为记录 | 第17-18页 |
| ·现有的推荐算法 | 第18-25页 |
| ·基于内容的推荐 | 第18-19页 |
| ·协同过滤推荐 | 第19-23页 |
| ·基于规则的方法 | 第23页 |
| ·组合推荐 | 第23-25页 |
| ·各类推荐算法的比较 | 第25-26页 |
| ·推荐系统性能评测标准 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 3 基于用户兴趣分布式协同过滤推荐 | 第28-44页 |
| ·基于兴趣的推荐模型 | 第28-29页 |
| ·兴趣域的建立 | 第29-30页 |
| ·朋友节点列表 | 第30-31页 |
| ·兴趣的匹配 | 第31-33页 |
| ·增量相似度计算方法 | 第33-35页 |
| ·基于兴趣域的协同过滤算法推荐过程 | 第35-37页 |
| ·算法应用平台 | 第37-38页 |
| ·仿真实验 | 第38-42页 |
| ·实验环境与数据集 | 第38-39页 |
| ·度量方法 | 第39-40页 |
| ·实验方法 | 第40页 |
| ·实验结果 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 4 基于信任度的分布式协同过滤推荐机制 | 第44-54页 |
| ·信任的概念 | 第44-45页 |
| ·信任关系及其在推荐系统中的应用 | 第45-46页 |
| ·信任评估模型 | 第46页 |
| ·信任度的计算 | 第46-48页 |
| ·生成邻居集合 | 第48页 |
| ·生成推荐 | 第48页 |
| ·基于信任的协同过滤算法推荐过程 | 第48-49页 |
| ·实验与结果分析 | 第49-53页 |
| ·实验环境及实验数据 | 第49-50页 |
| ·评估标准 | 第50页 |
| ·实验方法以及实验结果 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
