| 中文摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第17-35页 |
| 1.1 研究背景与问题的提出 | 第17-22页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第17-19页 |
| 1.1.2 问题的提出 | 第19-22页 |
| 1.2 研究对象与关键定义 | 第22-26页 |
| 1.2.1 研究对象的选择 | 第22页 |
| 1.2.2 关键定义 | 第22-25页 |
| 1.2.3 相关概念的关系 | 第25-26页 |
| 1.3 研究意义 | 第26-27页 |
| 1.3.1 理论意义 | 第26-27页 |
| 1.3.2 实践意义 | 第27页 |
| 1.4 研究目标与研究内容 | 第27-32页 |
| 1.4.1 研究目标 | 第27-28页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第28-30页 |
| 1.4.3 研究框架 | 第30-32页 |
| 1.5 主要研究方法 | 第32-33页 |
| 1.5.1 文献调研法 | 第32页 |
| 1.5.2 模型构建 | 第32-33页 |
| 1.5.3 算法设计与仿真分析 | 第33页 |
| 1.5.4 数据挖掘方法 | 第33页 |
| 1.5.5 原型开发法 | 第33页 |
| 1.6 主要创新点 | 第33-34页 |
| 1.7 本章小结 | 第34-35页 |
| 2 研究综述 | 第35-45页 |
| 2.1 个性化信息服务研究现状 | 第35-37页 |
| 2.2 情境感知的研究现状 | 第37-40页 |
| 2.3 Web 2.0与社会化标注 | 第40-41页 |
| 2.4 情境感知与Web2.0、社会化网络 | 第41-42页 |
| 2.5 国内外研究现状述评 | 第42-44页 |
| 2.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 3 社会化驱动的情境感知个性化信息服务基础理论 | 第45-63页 |
| 3.1 社会化驱动的情境感知个性化基本原理 | 第45-50页 |
| 3.1.1 个性化信息服务的基本原理 | 第45-46页 |
| 3.1.2 情境感知个性化信息服务的基本原理 | 第46-47页 |
| 3.1.3 社会化驱动的情境感知个性化信息服务的基本原理 | 第47-49页 |
| 3.1.4 社会化驱动的情境感知个性化信息服务特性 | 第49-50页 |
| 3.2 社会化驱动的情境感知个性化的协同机制 | 第50-58页 |
| 3.2.1 用户行为与系统过程之间的作用关系 | 第50-52页 |
| 3.2.2 用户行为与系统过程之间的关联机制 | 第52-56页 |
| 3.2.3 用户行为与系统过程之间的评估与反馈机制 | 第56-58页 |
| 3.3 社会化驱动的情境感知个性化体系与环节 | 第58-61页 |
| 3.3.1 社会化驱动的情境感知个性化信息服务体系 | 第58-59页 |
| 3.3.2 社会化驱动的情境感知个性化信息服务环节 | 第59-61页 |
| 3.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 4 社会化驱动的情境感知个性化信息服务模型 | 第63-97页 |
| 4.1 情境和信息资源的事物元模型研究 | 第63-75页 |
| 4.1.1 可拓学的基元模型 | 第63-64页 |
| 4.1.2 情境的事物元模型 | 第64-70页 |
| 4.1.3 信息资源的事物元模型 | 第70-75页 |
| 4.2 情境和信息资源的关联空间模型研究 | 第75-88页 |
| 4.2.1 可拓知识空间 | 第75-76页 |
| 4.2.2 情境关联空间模型 | 第76-85页 |
| 4.2.3 信息资源关联空间模型 | 第85-88页 |
| 4.3 情境和信息资源的复杂超网络模型研究 | 第88-96页 |
| 4.3.1 网络科学基础理论 | 第88-90页 |
| 4.3.2 情境和信息资源的复杂超网络概述 | 第90-92页 |
| 4.3.3 情境和信息资源的复杂超网络构建 | 第92-94页 |
| 4.3.4 情境和信息资源的复杂超网络相关指标 | 第94-96页 |
| 4.4 本章小结 | 第96-97页 |
| 5 社会化驱动的情境感知个性化信息服务方法 | 第97-137页 |
| 5.1 情境和信息资源的动态优化方法研究 | 第97-116页 |
| 5.1.1 情境和信息资源的自分类优化 | 第97-102页 |
| 5.1.2 关联空间中的计算路径 | 第102-114页 |
| 5.1.3 情境和信息资源的自识别优化 | 第114-116页 |
| 5.2 用户情境信息的发现获取方法研究 | 第116-126页 |
| 5.2.1 移动互联网环境物理情境的感应识别方法 | 第116-120页 |
| 5.2.2 移动互联网环境逻辑情境的感应识别方法 | 第120-123页 |
| 5.2.3 移动互联网环境集成用户综合情境的需求获取方法 | 第123-126页 |
| 5.3 情境感知的个性化信息资源发现获取方法研究 | 第126-130页 |
| 5.3.1 信息资源标注的构造方法 | 第126-128页 |
| 5.3.2 信息资源与用户情境的匹配过程 | 第128-130页 |
| 5.4 社会化驱动的情境感知个性化信息服务方法的实验验证 | 第130-136页 |
| 5.4.1 实验设计 | 第130页 |
| 5.4.2 实验步骤 | 第130-134页 |
| 5.4.3 实验结果 | 第134-136页 |
| 5.5 本章小结 | 第136-137页 |
| 6 社会化驱动的情境感知个性化信息服务应用 | 第137-150页 |
| 6.1 现有的移动互联网个性化信息服务应用 | 第137-140页 |
| 6.1.1 移动互联网的个性化搜索 | 第137页 |
| 6.1.2 移动互联网的个性化推荐 | 第137-138页 |
| 6.1.3 移动互联网的个性化导航 | 第138-139页 |
| 6.1.4 情境感知个性化信息服务系统的总体流程 | 第139-140页 |
| 6.2 社会化驱动的情境感知个性化推荐系统实现 | 第140-149页 |
| 6.2.1 原型系统的分析与设计 | 第141-145页 |
| 6.2.2 系统运行实例 | 第145-148页 |
| 6.2.3 系统实现技术 | 第148-149页 |
| 6.3 本章小结 | 第149-150页 |
| 7 研究总结和展望 | 第150-152页 |
| 7.1 主要研究突破 | 第150-151页 |
| 7.2 研究展望 | 第151-152页 |
| 参考文献 | 第152-159页 |
| 附录1 Matlab编写的仿真试验程序 | 第159-162页 |
| 在校期间发表的论文、科研成果等 | 第162-163页 |
| 致谢 | 第163-165页 |
