面向服务推荐的用户信誉度评估系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 研究内容及创新点 | 第11-13页 |
| 1.4 论文组织 | 第13-14页 |
| 第二章 相关工作介绍 | 第14-22页 |
| 2.1 服务推荐 | 第14-19页 |
| 2.1.1 推荐系统简介绍 | 第14-16页 |
| 2.1.2 协同过滤推荐 | 第16-19页 |
| 2.2 基于信任的推荐系统 | 第19-20页 |
| 2.3 用户信誉度研究 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 面向服务推荐的用户信誉度评估系统的构建 | 第22-30页 |
| 3.1 基本服务推荐流程 | 第22-23页 |
| 3.2 历史用户服务评价及新用户偏好描述 | 第23-26页 |
| 3.3 基于新用户偏好的服务推荐与反馈信息的获取 | 第26-28页 |
| 3.4 新用户反馈信息和历史用户信誉度之间的关联 | 第28-29页 |
| 3.5 淘汰补选 | 第29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于新用户反馈信息的历史用户信誉度评估 | 第30-37页 |
| 4.1 获取可信新用户 | 第30-33页 |
| 4.1.1 服务评价的相似度计算 | 第30-31页 |
| 4.1.2 新用户对历史用户打分的可靠性研究 | 第31-33页 |
| 4.2 历史用户信誉度奖惩方式 | 第33-34页 |
| 4.3 实例分析 | 第34-36页 |
| 4.3.1 推荐服务及获取反馈信息 | 第34-35页 |
| 4.3.2 剔除可疑新用户评价 | 第35页 |
| 4.3.3 计算可信区间 | 第35-36页 |
| 4.3.4 系统对历史用户的奖惩 | 第36页 |
| 4.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 原型系统实现与分析 | 第37-49页 |
| 5.1 系统实现 | 第37-42页 |
| 5.1.1 系统的功能结构 | 第37-38页 |
| 5.1.2 系统的流程分析 | 第38-39页 |
| 5.1.3 系统的具体实现 | 第39-42页 |
| 5.2 实验建立 | 第42-44页 |
| 5.2.1 实验数据的收集 | 第42-44页 |
| 5.2.2 评价指标 | 第44页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第44-48页 |
| 5.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-52页 |
| 6.1 总结 | 第49-50页 |
| 6.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第55-56页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
