| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1.绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第12-20页 |
| 1.3 本文主要内容安排 | 第20-22页 |
| 2.论文相关基础技术介绍 | 第22-27页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 基于概率矩阵分解的推荐模型 | 第22-24页 |
| 2.3 商品间关联关系挖掘模型 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3.基于隐式关联度的商品协同推荐算法 | 第27-44页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 基于商品相似度的概率矩阵分解 | 第27-31页 |
| 3.3 多商品关联度矩阵的构建 | 第31-35页 |
| 3.4 融合多商品关联度的统一推荐模型 | 第35-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 4.基于隐式关联度和时序关系的商品协同推荐算法 | 第44-56页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 时序关联网络的构建 | 第44-46页 |
| 4.3 基于多商品关联度和时序影响力的统一推荐模型 | 第46-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 5.总结与展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第65页 |
| 攻读硕士期间参与的项目 | 第65页 |