| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究目标与研究内容 | 第11-12页 |
| 1.2.1 研究目标 | 第11页 |
| 1.2.2 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3 论文创新点 | 第12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-15页 |
| 第二章 文献综述 | 第15-25页 |
| 2.1 个性化推荐算法 | 第15-16页 |
| 2.2 协同过滤算法研究与应用现状 | 第16-18页 |
| 2.3 PageRank算法研究与应用现状 | 第18-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-25页 |
| 第三章 协同过滤推荐算法研究与分析 | 第25-31页 |
| 3.1 协同过滤算法原理 | 第25-27页 |
| 3.2 协同过滤中相似性函数分析 | 第27-29页 |
| 3.2.1 皮尔逊相关系数 | 第27-28页 |
| 3.2.2 余弦相似性 | 第28-29页 |
| 3.2.3 修正余弦相似性 | 第29页 |
| 3.3 协同过滤中的评价指标 | 第29-31页 |
| 第四章 改进的协调过滤推荐算法 | 第31-41页 |
| 4.1 PageRank计算方法 | 第31-32页 |
| 4.2 评分系数（L） | 第32-34页 |
| 4.3 商品排名算法（TR） | 第34-35页 |
| 4.4 基于商品排名和用户偏好的推荐算法（LTR） | 第35-38页 |
| 4.5 商品排名算例 | 第38-41页 |
| 第五章 算法测试与验证 | 第41-53页 |
| 5.1 数据集 | 第41页 |
| 5.2 评价标准 | 第41页 |
| 5.3 算法实现与实验设计 | 第41-46页 |
| 5.3.1 测试环境 | 第41-43页 |
| 5.3.2 实验设计 | 第43-46页 |
| 5.4 测试结果与分析 | 第46-51页 |
| 5.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第61页 |