| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 相关研究工作 | 第13-18页 |
| 1.2.1 推荐系统研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 激活扩散模型研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 本研究的创新点和意义 | 第19-21页 |
| 第二章 人类记忆的激活扩散过程 | 第21-28页 |
| 2.1 纯粹激活扩散模型 | 第21-23页 |
| 2.2 有限制的激活扩散模型 | 第23-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于激活扩散过程的查询扩展 | 第28-49页 |
| 3.1 基于激活扩散过程查询扩展模型 | 第28-31页 |
| 3.2 人类注意力模型 | 第31-32页 |
| 3.3 多元查询扩展 | 第32-39页 |
| 3.3.1 关键词查询扩展 | 第32-35页 |
| 3.3.2 语义关系查询扩展 | 第35-37页 |
| 3.3.3 语义社区扩展 | 第37-39页 |
| 3.4 查询扩展实例分析及实验 | 第39-48页 |
| 3.4.1 关键词查询扩展实例分析 | 第40-41页 |
| 3.4.2 语义关系扩展实例分析 | 第41-42页 |
| 3.4.3 语义社区扩展实例分析 | 第42-44页 |
| 3.4.4 关键词扩展效果实验 | 第44-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于激活扩散过程的知识推荐模型 | 第49-78页 |
| 4.1 知识推荐模型的建立 | 第49-58页 |
| 4.1.1 知识推荐模型初始状态计算 | 第53-55页 |
| 4.1.2 序列关联知识推荐 | 第55-57页 |
| 4.1.3 个性化网络调整 | 第57-58页 |
| 4.2 基于博弈论的注意力增强抑制过程 | 第58-70页 |
| 4.2.1 博弈论基本理论以及在注意力博弈中的应用 | 第59-63页 |
| 4.2.2 注意力函数 | 第63-65页 |
| 4.2.3 注意力博弈模型 | 第65-70页 |
| 4.3 利用激活扩散结果映射的文本推荐过程 | 第70-73页 |
| 4.4 实例分析与实验 | 第73-77页 |
| 4.4.1 注意力博弈模型实例分析 | 第73-75页 |
| 4.4.2 文本推荐实验 | 第75-77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 知识推荐演示系统 | 第78-83页 |
| 5.1 知识推荐演示系统框架 | 第78-79页 |
| 5.2 知识推荐演示系统各部分功能 | 第79-82页 |
| 5.3 本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 结论与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 结论 | 第83页 |
| 6.2 展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-92页 |
| 作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第92-93页 |
| 作者在攻读硕士学位期间所作的项目 | 第93-94页 |
| 致谢 | 第94页 |