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个性化技术及其在数字图书馆中应用的研究

致谢第1-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-16页
第1章 引言第16-22页
   ·研究背景第16-18页
   ·研究内容第18-20页
   ·本文贡献第20-21页
   ·论文结构第21-22页
第2章 个性化信息服务研究综述第22-44页
   ·现有个性化推荐系统第23-26页
     ·按照推荐内容分类第23-25页
     ·按照用户建模方法分类第25-26页
   ·个性化推荐技术综述第26-37页
     ·推荐系统形式化定义第26-28页
     ·基于内容的推荐技术第28页
     ·协同过滤技术第28-34页
     ·基于知识的推荐技术第34页
     ·基于数据挖掘的推荐技术第34页
     ·混合型推荐系统第34-36页
     ·推荐系统的评估第36-37页
   ·推荐系统的发展趋势第37-42页
     ·结合上下文信息第37-38页
     ·利用多维度物品评分第38页
     ·非侵入式获取用户偏好第38-39页
     ·分布式推荐系统第39-40页
     ·推荐系统的鲁棒性第40页
     ·社会化推荐系统第40-41页
     ·个人隐私保护第41页
     ·其它发展趋势第41-42页
   ·个性化搜索发展趋势第42-43页
   ·本章小结第43-44页
第3章 基于随机行走模型的协同过滤技术研究第44-60页
   ·简介第44-45页
   ·相关工作第45-46页
   ·问题定义第46-47页
   ·增强二部图上的吸收随机行走算法第47-50页
   ·实验第50-57页
     ·实验设计第51页
     ·评估度量第51-52页
     ·对比算法第52-54页
     ·实验结果第54-57页
     ·参数α影响第57页
   ·本章小结第57-60页
第4章 基于多维度评分的协同过滤技术研究第60-80页
   ·简介第60-61页
   ·相关工作第61-63页
   ·单维度评分概率隐含语义分析模型第63-65页
   ·多维度评分概率隐含语义分析模型第65-70页
     ·多元高斯模型第66-67页
     ·线性高斯回归模型第67-70页
     ·用户多维度评分归一化第70页
   ·实验第70-77页
     ·数据集第71-72页
     ·基于物品的算法第72-73页
     ·评价策略与度量第73-74页
     ·实验结果第74-77页
   ·讨论第77-78页
   ·CADAL阅读器中的多维度评分模块第78-79页
   ·本章小结第79-80页
第5章 基于可伸缩紧凑浏览模式树的图书实时推荐第80-98页
   ·简介第80-81页
   ·系统框架第81页
   ·问题定义第81-82页
   ·基于可伸缩紧凑浏览模式树的图书推荐第82-90页
     ·可伸缩紧凑浏览模式树定义第82-84页
     ·可伸缩紧凑浏览模式树的构建过程第84-87页
     ·基于可伸缩紧凑浏览模式树的推荐过程第87-90页
   ·实验第90-97页
     ·CADAL日志数据第90-92页
     ·实验设计第92-93页
     ·实验结果第93-97页
   ·本章小结第97-98页
第6章 百万册图书服务平台总体框架与应用实现第98-116页
   ·百万册图书服务平台总体框架第98-100页
   ·基础设施接口第100-102页
   ·数字图书阅读器第102-103页
   ·搜索服务第103-111页
     ·图书统一检索第103-107页
     ·图书章节检索第107-110页
     ·图书全文检索第110-111页
   ·个性化空间第111-114页
     ·基本服务第111-112页
     ·自定义多媒体规则第112-114页
   ·本章小结第114-116页
第7章 总结与展望第116-120页
   ·总结第116-117页
   ·展望第117-120页
参考文献第120-140页
攻读博士学位期间主要的研究成果第140-141页

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