| 摘要 | 第2-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第13-24页 |
| 1.1 研究背景与问题的提出 | 第13-16页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-16页 |
| 1.1.2 研究问题 | 第16页 |
| 1.2 研究意义与目标 | 第16-18页 |
| 1.3 研究内容与创新 | 第18-20页 |
| 1.4 研究思路及方法 | 第20-22页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第20-21页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第21-22页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第22-24页 |
| 2 个性化推荐研究综述 | 第24-52页 |
| 2.1 个性化推荐相关理论 | 第24-27页 |
| 2.1.1 消费者定位理论 | 第24-26页 |
| 2.1.2 显示性偏好理论 | 第26-27页 |
| 2.2 个性化推荐相关知识 | 第27-35页 |
| 2.2.1 情境感知服务 | 第28-30页 |
| 2.2.2 社会网络分析 | 第30-33页 |
| 2.2.3 兴趣漂移处理 | 第33-35页 |
| 2.3 个性化推荐方法及分类 | 第35-48页 |
| 2.3.1 协同过滤的方法 | 第35-40页 |
| 2.3.2 基于内容的方法 | 第40-43页 |
| 2.3.3 基于二部图资源分配的方法 | 第43-45页 |
| 2.3.4 基于知识的方法 | 第45-46页 |
| 2.3.5 混合方法 | 第46-47页 |
| 2.3.6 其他方法 | 第47-48页 |
| 2.4 基于情境的个性化推荐研究 | 第48-51页 |
| 2.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 3 复杂情境下基于资源非均匀扩散的推荐方法 | 第52-73页 |
| 3.1 问题描述及研究思路 | 第52-54页 |
| 3.2 基于资源非均匀扩散的推荐模型 | 第54-57页 |
| 3.3 推荐效果评价指标 | 第57-60页 |
| 3.4 实验验证 | 第60-72页 |
| 3.4.1 参数确定 | 第61-68页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第68-72页 |
| 3.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 4 复杂情境下基于本体情境和信任关系的推荐方法 | 第73-101页 |
| 4.1 问题描述及研究思路 | 第73-75页 |
| 4.2 基于本体情境及信任关系的推荐模型 | 第75-83页 |
| 4.2.1 K-means聚类方法和人工蜂群方法ABC | 第76-79页 |
| 4.2.2 基于本体情境的用户聚类 | 第79-80页 |
| 4.2.3 基于信任关系的协同过滤方法 | 第80-83页 |
| 4.3 推荐效果评价指标 | 第83-84页 |
| 4.4 实验验证 | 第84-99页 |
| 4.4.1 参数确定 | 第85-88页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第88-99页 |
| 4.5 本章小结 | 第99-101页 |
| 5 复杂情境下融入社会网络情境的推荐方法 | 第101-124页 |
| 5.1 问题描述及研究思路 | 第102-104页 |
| 5.2 融入社会网络情境的基于矩阵分解的推荐模型 | 第104-114页 |
| 5.2.1 矩阵分解 | 第105-106页 |
| 5.2.2 K-harmonic means聚类方法和微粒群方法PSO | 第106-109页 |
| 5.2.3 基于PSO的K-harmonic means用户聚类 | 第109-110页 |
| 5.2.4 基于复杂社会情境的推荐方法 | 第110-114页 |
| 5.3 推荐效果评价指标 | 第114-115页 |
| 5.4 实验验证 | 第115-122页 |
| 5.4.1 参数确定 | 第116-119页 |
| 5.4.2 实验结果 | 第119-122页 |
| 5.5 本章小结 | 第122-124页 |
| 6 应用研究 | 第124-135页 |
| 6.1 系统设计 | 第125-134页 |
| 6.1.1 系统基本框架 | 第125-128页 |
| 6.1.2 系统关键技术 | 第128-129页 |
| 6.1.3 系统功能与界面 | 第129-134页 |
| 6.2 应用实例 | 第134页 |
| 6.3 本章小结 | 第134-135页 |
| 7 总结与展望 | 第135-140页 |
| 7.1 研究结论 | 第135-136页 |
| 7.2 研究贡献与管理启示 | 第136-138页 |
| 7.3 局限性与未来展望 | 第138-140页 |
| 参考文献 | 第140-163页 |
| 攻读博士期间的学术成果 | 第163-166页 |
| 致谢 | 第166-167页 |
