| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究背景 | 第8-9页 |
| ·推荐技术研究概况 | 第9-11页 |
| ·课题研究目的及意义 | 第11-12页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文结构 | 第13-14页 |
| 2 相关技术分析 | 第14-27页 |
| ·基于关联规则(Association Rule)的推荐 | 第14-15页 |
| ·基于内容(Content-based)的推荐 | 第15-16页 |
| ·基于协同过滤(Collaborative filtering)的推荐 | 第16-25页 |
| ·内容与协同过滤相结合的推荐 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 协同过滤面临的挑战 | 第27-31页 |
| ·冷启动问题 | 第27页 |
| ·稀疏性问题 | 第27-28页 |
| ·兴趣转移问题 | 第28-29页 |
| ·扩展性问题 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4 内容过滤与协同过滤相结合的推荐算法 | 第31-43页 |
| ·基于贝叶斯网络的内容过滤推荐算法 | 第31-33页 |
| ·基于 NMF 的协同过滤推荐算法 | 第33-36页 |
| ·内容过滤与协同过滤混合推荐方法 | 第36页 |
| ·实验及结果分析 | 第36-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 5 适应用户兴趣转移的协同过滤推荐算法 | 第43-49页 |
| ·基于逐步遗忘的内容过滤算法 | 第43页 |
| ·基于逐步遗忘的协同过滤算法 | 第43-44页 |
| ·最频繁项推荐算法 | 第44-45页 |
| ·实验及结果分析 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 6 全文总结和展望 | 第49-52页 |
| ·全文总结 | 第49-50页 |
| ·展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |