| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 论文的选题背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 协同过滤推荐算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 时间上下文的推荐算法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 物质扩散理论的推荐算法研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的主要工作及内容 | 第15-17页 |
| 第2章 推荐算法理论研究 | 第17-29页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 协同过滤推荐算法理论研究 | 第17-22页 |
| 2.2.1 基于用户的协同过滤推荐 | 第18-20页 |
| 2.2.2 基于物品的协同过滤推荐 | 第20-22页 |
| 2.3 时间上下文推荐算法理论研究 | 第22-23页 |
| 2.4 物质扩散推荐算法理论研究 | 第23-27页 |
| 2.5 实验数据集及评价指标 | 第27-28页 |
| 2.5.1 数据集 | 第27页 |
| 2.5.2 准确率 | 第27页 |
| 2.5.3 召回率 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于时间敏感的协同过滤推荐算法 | 第29-47页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 相对次序下UserCF算法 | 第29-32页 |
| 3.2.1 相对次序下的UserCF算法思想 | 第29-30页 |
| 3.2.2 相对次序下的UserCF算法流程 | 第30-32页 |
| 3.3 时间敏感的混合推荐算法 | 第32-38页 |
| 3.3.1 时间敏感的NTUserCF算法 | 第32-36页 |
| 3.3.2 时间敏感的MTUserCF算法 | 第36-38页 |
| 3.4 基于时间敏感的用户行为推荐算法 | 第38-42页 |
| 3.4.1 基于时间敏感的用户行为推荐算法基本思想 | 第38页 |
| 3.4.2 基于时间敏感的用户行为推荐算法基本流程 | 第38-42页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第42-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于时间敏感的物质扩散推荐算法 | 第47-57页 |
| 4.1 引言 | 第47-48页 |
| 4.2 时间敏感的物质扩散推荐算法 | 第48-53页 |
| 4.2.1 基于时间敏感的物质扩散推荐算法基本思想 | 第48-50页 |
| 4.2.2 基于时间敏感的物质扩散推荐算法的基本流程 | 第50-53页 |
| 4.3 TPTWMDCF与TITEMCF混合推荐 | 第53-54页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第67页 |
