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基于情境的商品个性化推荐方法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
1 绪论第17-25页
    1.1 研究背景与意义第17-20页
        1.1.1 研究背景第17-19页
        1.1.2 研究意义第19-20页
    1.2 本文研究内容与思路第20-23页
        1.2.1 主要研究内容第20-21页
        1.2.2 研究思路第21-23页
    1.3 论文篇章结构第23-25页
2 国内外研究综述第25-49页
    2.1 个性化推荐模式的分类第25-31页
        2.1.1 传统个性化推荐模式第25-27页
        2.1.2 基于情境的个性化推荐模式第27-28页
        2.1.3 基于情境的推荐模式第28-31页
        2.1.4 个性化推荐的实现过程第31页
    2.2 个性化推荐知识建模第31-36页
        2.2.1 传统个性化推荐知识模型第31-33页
        2.2.2 基于情境的个性化推荐知识模型第33-36页
    2.3 基于情境的用户偏好挖掘研究第36-37页
    2.4 个性化推荐技术及分类第37-47页
        2.4.1 基于内容过滤的推荐第38-39页
        2.4.2 协同过滤推荐第39-44页
        2.4.3 基于知识的推荐第44-45页
        2.4.4 各种推荐技术的比较第45-46页
        2.4.5 基于情境的个性化推荐技术第46-47页
    2.5 国内外相关研究小结第47-48页
    2.6 本章小结第48-49页
3 基于情境的个性化推荐知识建模第49-62页
    3.1 问题分析及描述第49-50页
    3.2 个性化推荐服务的本体建模第50-60页
        3.2.1 推荐知识模型第50-51页
        3.2.2 情境本体第51-56页
        3.2.3 商品本体第56-59页
        3.2.4 用户本体第59-60页
    3.3 基于情境的个性化推荐框架第60-61页
    3.4 本章小结第61-62页
4 基于情境的用户偏好分析第62-77页
    4.1 问题分析及描述第62-63页
    4.2 情境化的用户偏好提取第63-70页
        4.2.1 情境化的用户偏好模型第63-65页
        4.2.2 基于贝叶斯网络的情境化用户偏好分析第65-68页
        4.2.3 实验分析第68-70页
    4.3 基于情境重要度的用户偏好分析第70-76页
        4.3.1 信息熵理论第71页
        4.3.2 情境信息熵的计算第71-74页
        4.3.3 基于情境重要度的用户偏好计算第74-75页
        4.3.4 实验分析第75-76页
    4.4 本章小结第76-77页
5 基于情境的商品个性化混合推荐方法研究第77-99页
    5.1 问题分析及描述第77-79页
    5.2 混合推荐基本框架及流程第79-81页
    5.3 基于情境化偏好的协同过滤推荐第81-92页
        5.3.1 缺失值预测处理第82-85页
        5.3.2 情境化的用户偏好相似性第85-86页
        5.3.3 推荐生成第86-88页
        5.3.4 改进的协同过滤推荐流程第88-89页
        5.3.5 实验分析第89-92页
    5.4 集成知识过滤的混合推荐第92-95页
        5.4.1 知识过滤中的语义规则第92-94页
        5.4.2 基于情境的推理优化第94-95页
    5.5 实验与结果分析第95-98页
    5.6 本章小结第98-99页
6 应用研究第99-109页
    6.1 系统设计第99-105页
        6.1.1 系统基本框架设计第99-100页
        6.1.2 相关数据信息第100-105页
    6.2 个性化推荐流程第105-106页
    6.3 案例分析第106-108页
    6.4 本章小结第108-109页
7 结论与展望第109-113页
    7.1 结论第109-110页
    7.2 创新点第110-111页
    7.3 展望第111-113页
参考文献第113-127页
攻读博士学位期间科研项目及科研成果第127-128页
致谢第128-130页
作者简介第130页

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