| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 相关领域研究 | 第13-22页 |
| 2.1 矩阵分解模型 | 第13-14页 |
| 2.2 概率矩阵分解模型 | 第14-19页 |
| 2.2.1 朴素概率矩阵分解模型 | 第15-16页 |
| 2.2.2 约束的概率矩阵分解模型 | 第16-17页 |
| 2.2.3 拓展概率矩阵分解模型 | 第17-19页 |
| 2.3 基于社交关系的矩阵分解模型 | 第19-22页 |
| 第3章 基于节点用户的概率矩阵分解模型 | 第22-31页 |
| 3.1 用户影响力 | 第22-24页 |
| 3.1.1 影响力定义 | 第22页 |
| 3.1.2 影响力度量 | 第22-24页 |
| 3.2 影响力排序 | 第24-27页 |
| 3.2.1 斯皮尔曼等级相关系数 | 第24页 |
| 3.2.2 用户影响力排序 | 第24-27页 |
| 3.3 基于节点用户的概率矩阵分解模型 | 第27-29页 |
| 3.3.1 模型构建 | 第27-28页 |
| 3.3.2 模型训练 | 第28-29页 |
| 3.4 类别相关的基于节点用户的概率矩阵分解模型 | 第29-31页 |
| 第4章 社交关系拓展模型 | 第31-34页 |
| 4.1 模型概述 | 第31页 |
| 4.2 社交关系拓展方法 | 第31-33页 |
| 4.2.1 二度拓展 | 第31-33页 |
| 4.2.2 基于用户影响力的限制性拓展 | 第33页 |
| 4.3 模型分析 | 第33-34页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第34-46页 |
| 5.1 实验环境 | 第34页 |
| 5.2 数据集介绍 | 第34-35页 |
| 5.2.1 豆瓣电影数据集 | 第34-35页 |
| 5.2.2 Yelp数据集 | 第35页 |
| 5.3 评价指标 | 第35-37页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第37-44页 |
| 5.4.1 用户影响力分析 | 第37-38页 |
| 5.4.2 基于节点用户的概率矩阵分解模型 | 第38-41页 |
| 5.4.3 类别相关的基于节点用户的概率矩阵分解模型 | 第41页 |
| 5.4.4 社交关系拓展模型 | 第41-44页 |
| 5.5 实验总结 | 第44-46页 |
| 第6章 总结与展望 | 第46-47页 |
| 6.1 总结及优缺点分析 | 第46页 |
| 6.2 展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |