| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-17页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-16页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第16-17页 |
| 1.2 本文主要工作 | 第17-19页 |
| 1.3 本文组织结构 | 第19-20页 |
| 1.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 推荐算法相关介绍 | 第21-36页 |
| 2.1 推荐系统介绍 | 第21-22页 |
| 2.1.1 推荐系统的组成 | 第21页 |
| 2.1.2 推荐系统的分类 | 第21-22页 |
| 2.2 协同过滤算法介绍 | 第22-31页 |
| 2.2.1 基于邻居的协同过滤算法 | 第23-29页 |
| 2.2.2 基于模型的协同过滤算法 | 第29-31页 |
| 2.3 基于时间效应的协同过滤推荐算法研究现状 | 第31-33页 |
| 2.3.1 时间感知算法研究现状 | 第31-32页 |
| 2.3.2 时间依赖算法研究现状 | 第32-33页 |
| 2.4 推荐算法的评价指标 | 第33-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 时间感知算法的改进 | 第36-48页 |
| 3.1 时间感知算法相关技术介绍 | 第36-38页 |
| 3.1.1 时间感知算法使用的技术 | 第36页 |
| 3.1.2 上下文预过滤技术介绍 | 第36-38页 |
| 3.2 上下文预过滤技术的改进 | 第38-42页 |
| 3.2.1 组合不同时间分类的上下文预过滤技术的提出 | 第38-40页 |
| 3.2.2 组合不同时间分类的上下文预过滤技术描述 | 第40-42页 |
| 3.3 评分映射算法的改进 | 第42-47页 |
| 3.3.1 评分映射算法介绍 | 第42-45页 |
| 3.3.2 改进的评分映射算法描述 | 第45-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 时间感知与时间依赖相结合的算法研究 | 第48-55页 |
| 4.1 时间依赖算法相关技术介绍 | 第48页 |
| 4.2 一种基于隐性反馈的时间周期预过滤技术 | 第48-51页 |
| 4.2.1 时间周期预过滤技术的提出 | 第48-49页 |
| 4.2.2 基于隐性反馈的时间周期预过滤技术描述 | 第49-51页 |
| 4.3 一种时间感知与时间依赖相结合的算法 | 第51-54页 |
| 4.3.1 时间感知与时间依赖相结合的算法研究现状 | 第51页 |
| 4.3.2 使用预过滤技术的时间感知与时间依赖相结合的算法描述 | 第51-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 实验与结果分析 | 第55-70页 |
| 5.1 实验环境配置 | 第55页 |
| 5.2 实验数据集介绍 | 第55-56页 |
| 5.3 实验结果评价指标 | 第56页 |
| 5.4 实验内容 | 第56-57页 |
| 5.4.1 验证改进的评分映射算法 | 第56页 |
| 5.4.2 验证改进的上下文预过滤算法 | 第56页 |
| 5.4.3 验证时间周期预过滤算法 | 第56-57页 |
| 5.4.4 验证时间感知与时间依赖相结合的算法 | 第57页 |
| 5.5 对比实验设计与结果分析 | 第57-69页 |
| 5.5.1 评分映射算法对比实验 | 第57-59页 |
| 5.5.2 上下文预过滤算法对比实验 | 第59-62页 |
| 5.5.3 时间周期预过滤算法对比实验 | 第62-65页 |
| 5.5.4 时间感知与时间依赖相结合的算法对比实验 | 第65-69页 |
| 5.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第70页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 附录 | 第76-77页 |
| A.攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第76页 |
| B.攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
