基于二分网络的多维度推荐技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·推荐技术研究现状 | 第13-14页 |
| ·二分网络研究现状 | 第14-16页 |
| ·研究内容 | 第16-17页 |
| ·结构安排 | 第17-18页 |
| 第二章 基于二分网络的推荐技术概述 | 第18-33页 |
| ·推荐技术概述 | 第18-23页 |
| ·协同过滤推荐 | 第18-20页 |
| ·基于内容的推荐 | 第20-22页 |
| ·其他推荐算法 | 第22-23页 |
| ·二分网络社区发现算法概述 | 第23-29页 |
| ·二分网络概述 | 第23-27页 |
| ·二分社区发现算法 | 第27-29页 |
| ·基于二分网络的多维度推荐技术 | 第29-32页 |
| ·推荐技术研究思路 | 第30页 |
| ·推荐技术框架设计 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于二分网络投影的多维度推荐算法研究 | 第33-46页 |
| ·相关研究 | 第33-35页 |
| ·基本推荐模型 | 第35-39页 |
| ·基于项目投影的推荐模型 | 第35-37页 |
| ·基于用户投影的推荐模型 | 第37-38页 |
| ·基于属性投影的推荐模型 | 第38-39页 |
| ·BNPM 推荐算法 | 第39-43页 |
| ·算法设计 | 第39-40页 |
| ·权因数的自适应分配 | 第40-41页 |
| ·算法实现 | 第41-43页 |
| ·算法复杂性分析 | 第43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 二分重叠社区发现算法研究 | 第46-60页 |
| ·相关研究 | 第46-48页 |
| ·仿射传播聚类 | 第48-49页 |
| ·基于 AP 聚类的社区发现 | 第49-55页 |
| ·网络边的相似度计算 | 第49-51页 |
| ·改进的仿射传播聚类方法 | 第51-53页 |
| ·算法实现 | 第53-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-59页 |
| ·标准数据集实验 | 第55-57页 |
| ·真实数据集实验 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于二分社区的多维度推荐算法研究 | 第60-68页 |
| ·问题的提出 | 第60-61页 |
| ·基于二分社区的多维度推荐算法 | 第61-64页 |
| ·算法思想 | 第61-63页 |
| ·算法设计与实现 | 第63-64页 |
| ·实验结果与分析 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·工作总结 | 第68-69页 |
| ·工作展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的论文与科研项目 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
