| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 协同过滤推荐研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.2 基于信任的推荐系统研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第19-20页 |
| 第2章 相关技术综述 | 第20-32页 |
| 2.1 矩阵分解推荐模型 | 第20-24页 |
| 2.1.1 隐语义模型 | 第20-22页 |
| 2.1.2 带偏置矩阵分解模型 | 第22-23页 |
| 2.1.3 概率矩阵分解模型 | 第23-24页 |
| 2.2 信任机制 | 第24-26页 |
| 2.3 信任模型 | 第26-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于认知的动态信任模型 | 第32-42页 |
| 3.1 基于时间的信任关系变动 | 第32页 |
| 3.2 基于历史证据窗口的信任度计算 | 第32-35页 |
| 3.3 基于IOWA的直接信任度计算 | 第35-39页 |
| 3.4 基于DTT的间接信任度计算 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 Sequential Trust MF推荐算法 | 第42-51页 |
| 4.1 构建信任用户集 | 第42-43页 |
| 4.2 矩阵分解评分预测 | 第43-44页 |
| 4.3 推荐算法过程描述 | 第44-45页 |
| 4.4 实验与分析 | 第45-50页 |
| 4.4.1 实验设计 | 第45-47页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第47-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 附录 攻读硕士期间参与的项目列表 | 第58页 |