公平性增强的服务推荐方法研究
| 摘要 | 第5-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 主要缩略语及中英文对照 | 第17-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-25页 |
| 1.1 研究背景 | 第18-22页 |
| 1.1.1 服务推荐的新趋势 | 第18-20页 |
| 1.1.2 新趋势下的主要研究问题 | 第20-21页 |
| 1.1.3 相关研究面临的挑战 | 第21-22页 |
| 1.2 论文主要工作 | 第22-23页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第23-24页 |
| 1.4 课题来源 | 第24-25页 |
| 第二章 相关研究综述 | 第25-36页 |
| 2.1 服务选择与服务推荐 | 第25-27页 |
| 2.1.1 服务选择 | 第25-26页 |
| 2.1.2 服务推荐 | 第26-27页 |
| 2.2 服务选择技术相关研究 | 第27-29页 |
| 2.3 服务推荐技术相关研究 | 第29-33页 |
| 2.3.1 个性化服务推荐相关研究 | 第29-31页 |
| 2.3.2 群组推荐技术相关研究 | 第31-33页 |
| 2.4 公平性相关研究 | 第33-35页 |
| 2.4.1 常用公平性度量标准 | 第33-34页 |
| 2.4.2 公平性算法应用 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 公平性感知的服务选择方法 | 第36-56页 |
| 3.1 引言 | 第36-38页 |
| 3.2 FASS方法原理 | 第38-46页 |
| 3.2.1 流行服务选择 | 第39-42页 |
| 3.2.2 非流行服务选择 | 第42-45页 |
| 3.2.3 FASS时间复杂度分析 | 第45-46页 |
| 3.3 实验 | 第46-53页 |
| 3.3.1 实验建立 | 第46-48页 |
| 3.3.2 评价指标 | 第48页 |
| 3.3.3 准确性对比 | 第48-49页 |
| 3.3.4 公平性对比 | 第49-52页 |
| 3.3.5 参数分析 | 第52-53页 |
| 3.4 讨论 | 第53-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 公平性感知的个性化服务推荐方法 | 第56-75页 |
| 4.1 引言 | 第56-57页 |
| 4.2 FASR方法原理 | 第57-65页 |
| 4.2.1 多维上下文建模 | 第58-59页 |
| 4.2.2 流行服务推荐 | 第59-61页 |
| 4.2.3 非流行服务推荐 | 第61-63页 |
| 4.2.4 FASR算法复杂度分析 | 第63-65页 |
| 4.3 实验 | 第65-72页 |
| 4.3.1 实验环境 | 第65页 |
| 4.3.2 实验建立 | 第65-66页 |
| 4.3.3 推荐效果对比 | 第66-69页 |
| 4.3.4 参数分析 | 第69-72页 |
| 4.4 讨论 | 第72-73页 |
| 4.4.1 多维上下文建模分析 | 第72页 |
| 4.4.2 FASR对推荐质量的影响 | 第72-73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-75页 |
| 第五章 公平性感知的群组服务推荐方法 | 第75-98页 |
| 5.1 引言 | 第75-77页 |
| 5.2 FAGR方法原理 | 第77-85页 |
| 5.2.1 面向群组用户的服务预过滤 | 第77-80页 |
| 5.2.2 基于组共识函数的融合策略 | 第80-83页 |
| 5.2.3 基于关键上下文的排名调整策略 | 第83-84页 |
| 5.2.4 算法复杂度分析 | 第84-85页 |
| 5.3 实验 | 第85-94页 |
| 5.3.1 实验环境 | 第85页 |
| 5.3.2 实验建立 | 第85-87页 |
| 5.3.3 实验结果 | 第87-93页 |
| 5.3.4 参数分析 | 第93-94页 |
| 5.4 讨论 | 第94-97页 |
| 5.4.1 实用性讨论 | 第95-96页 |
| 5.4.2 不同环节对推荐结果的贡献讨论 | 第96-97页 |
| 5.5 本章小结 | 第97-98页 |
| 第六章 结束语 | 第98-101页 |
| 6.1 工作总结 | 第98-99页 |
| 6.2 未来工作 | 第99-101页 |
| 参考文献 | 第101-109页 |
| 致谢 | 第109-111页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文目录 | 第111-112页 |
| 攻读博士学位期间参与项目 | 第112页 |
