| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| Contents | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第13页 |
| 1.2.2 研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 推荐系统存在的问题 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15页 |
| 1.4 本文创新点 | 第15-16页 |
| 1.5 论文结构 | 第16-17页 |
| 第二章 推荐系统概述 | 第17-30页 |
| 2.1 推荐系统简介 | 第17-19页 |
| 2.1.1 推荐系统定义 | 第17-19页 |
| 2.1.2 个性化推荐系统分类 | 第19页 |
| 2.2 推荐系统主要算法 | 第19-21页 |
| 2.2.1 基于规则的推荐算法 | 第20页 |
| 2.2.2 基于内容过滤的推荐算法 | 第20页 |
| 2.2.3 基于协同过滤的推荐算法 | 第20页 |
| 2.2.4 基于人口统计学过滤的推荐算法 | 第20-21页 |
| 2.2.5 基于社会化过滤的推荐算法 | 第21页 |
| 2.2.6 混合推荐算法 | 第21页 |
| 2.3 协同过滤推荐系统 | 第21-27页 |
| 2.3.1 协同过滤算法原理及实现过程 | 第22-23页 |
| 2.3.2 协同过滤算法分类 | 第23-27页 |
| 2.4 推荐系统评估标准 | 第27-29页 |
| 2.4.1 准确率 | 第28-29页 |
| 2.4.2 覆盖率 | 第29页 |
| 2.4.3 多样性 | 第29页 |
| 2.4.4 新颖性和惊喜度 | 第29页 |
| 2.5 小结 | 第29-30页 |
| 第三章 用户信任网络概述 | 第30-36页 |
| 3.1 信任的概念 | 第30-31页 |
| 3.1.1 不同领域对信任的研究 | 第30-31页 |
| 3.1.2 计算机领域对信任的研究 | 第31页 |
| 3.2 信任的特性及相关定义 | 第31-33页 |
| 3.2.1 信任的特性 | 第31-32页 |
| 3.2.2 信任的相关定义 | 第32-33页 |
| 3.3 信任网络在推荐系统的应用 | 第33-34页 |
| 3.4 信任度的获取 | 第34-35页 |
| 3.5 小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于用户聚类的协同推荐算法 | 第36-41页 |
| 4.1 基于信任用户联合聚类的协同过滤算法UTCF | 第36-37页 |
| 4.1.1 UTCF的出发点 | 第36页 |
| 4.1.2 UTCF的整体流程 | 第36-37页 |
| 4.2 UTCF的实现步骤 | 第37-40页 |
| 4.2.1 综合相似度计算 | 第37页 |
| 4.2.2 用户聚类 | 第37-38页 |
| 4.2.3 预测评分 | 第38-40页 |
| 4.3 小结 | 第40-41页 |
| 第五章 实验 | 第41-46页 |
| 5.1 实验目的 | 第41页 |
| 5.2 实验环境及数据 | 第41-42页 |
| 5.3 评估标准 | 第42-43页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第43-45页 |
| 5.5 小结 | 第45-46页 |
| 结论 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53页 |