| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 研究目的 | 第16页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 关键理论和技术 | 第19-26页 |
| 2.1 个性化推荐 | 第19-20页 |
| 2.2 稳定兴趣、兴趣演化 | 第20页 |
| 2.3 用户兴趣模型的表示 | 第20-21页 |
| 2.4 协同过滤算法 | 第21-23页 |
| 2.5 改进的聚类算法 | 第23-24页 |
| 2.6 相似度算法介绍 | 第24-25页 |
| 2.7 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于稳定兴趣以及兴趣演化模型的建模 | 第26-42页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 用户兴趣模型的介绍 | 第26-33页 |
| 3.2.1 用户兴趣模型的定义 | 第26-27页 |
| 3.2.2 用户兴趣建模的基本框架 | 第27-28页 |
| 3.2.3 用户兴趣建模的方法 | 第28-30页 |
| 3.2.4 基于兴趣演化和稳定兴趣的需求模型 | 第30-31页 |
| 3.2.5 户兴趣模型的表示 | 第31-32页 |
| 3.2.6 见的更新用户兴趣模型的方法 | 第32-33页 |
| 3.3 兴趣演化模型构建 | 第33-38页 |
| 3.3.1 兴趣演化的表示 | 第33-37页 |
| 3.3.2 兴趣演化的存储 | 第37页 |
| 3.3.3 兴趣演化矩阵稀疏性问题的解决 | 第37-38页 |
| 3.4 稳定兴趣模型构建 | 第38-41页 |
| 3.4.1 稳定兴趣的描述 | 第38页 |
| 3.4.2 稳定兴趣偏好获取 | 第38-41页 |
| 3.5 个人兴趣的更新 | 第41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 模型的设计与实现 | 第42-51页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 系统模块设计 | 第42-45页 |
| 4.2.1 整体结构设计 | 第42-43页 |
| 4.2.2 系统各部分功能描述 | 第43-45页 |
| 4.3 系统各模块的实现 | 第45-50页 |
| 4.3.1 用户接口的实现 | 第45页 |
| 4.3.2 用户兴趣学习模块的实现 | 第45-48页 |
| 4.3.3 基于myLatent算法的协同过滤算法的推荐系统实现 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 试验对比与结果分析 | 第51-56页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 实验环境的介绍 | 第51页 |
| 5.3 数据集介绍 | 第51-52页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第52-55页 |
| 5.4.1 实验对比以及结果图表分析 | 第52-54页 |
| 5.4.2 测评指标 | 第54-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录A 攻读学位期间所参与的主要项目 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |