| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| ·论文的研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·推荐系统的主要研究内容和研究现状 | 第12-18页 |
| ·推荐系统的主要研究内容 | 第12-14页 |
| ·国内外的研究现状 | 第14-18页 |
| ·推荐系统面临的主要挑战 | 第18-19页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第19-20页 |
| ·本文的组织结构及创新点 | 第20-22页 |
| 第二章 推荐系统及相关技术综述 | 第22-47页 |
| ·信息过滤技术 | 第22-25页 |
| ·信息过滤 | 第22-24页 |
| ·信息检索 | 第24-25页 |
| ·推荐系统 | 第25-27页 |
| ·推荐系统的定义 | 第25-26页 |
| ·推荐系统分类 | 第26-27页 |
| ·用户建模技术 | 第27-31页 |
| ·用户数据收集 | 第27-29页 |
| ·用户模型表示 | 第29-31页 |
| ·推荐算法 | 第31-45页 |
| ·基于关联规则的推荐 | 第31-34页 |
| ·基于内容的推荐算法 | 第34-36页 |
| ·协同过滤推荐技术 | 第36-43页 |
| ·其它推荐算法简介 | 第43-45页 |
| ·推荐系统的未来研究趋势 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 一种有效缓解数据稀疏性的混合协同过滤算法 | 第47-66页 |
| ·稀疏性问题分析和现有解决方法 | 第47-49页 |
| ·基于语义的改进相似性度量方法 | 第49-54页 |
| ·相似性度量方法简介 | 第49-51页 |
| ·页面的主题相似度 | 第51-53页 |
| ·改进的综合相似度 | 第53-54页 |
| ·混合协同过滤推荐模型 | 第54-60页 |
| ·用户的偏好模型 | 第54-59页 |
| ·算法描述 | 第59-60页 |
| ·实验及分析 | 第60-64页 |
| ·数据集 | 第60-61页 |
| ·评价指标 | 第61页 |
| ·实验结果及讨论 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第四章 基于降维技术的推荐模型 | 第66-82页 |
| ·问题的提出 | 第66-68页 |
| ·维数约简概述 | 第68-75页 |
| ·LSI 潜在语义标引 | 第68-69页 |
| ·线性维数约简方法 | 第69-73页 |
| ·基于项目聚类的降维方法 | 第73-75页 |
| ·基于局部主成分分析的协同过滤算法 | 第75-79页 |
| ·算法描述 | 第76-79页 |
| ·算法说明 | 第79页 |
| ·实验结果及分析 | 第79-81页 |
| ·数据集 | 第79页 |
| ·实验结果及讨论 | 第79-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第五章 基于用户聚类技术的推荐模型 | 第82-102页 |
| ·基于用户聚类的协同过滤算法 | 第82-84页 |
| ·常用的聚类技术 | 第84-90页 |
| ·K-means 聚类算法 | 第84-85页 |
| ·SOM（Self-Organizing Map）自组织神经网络聚类 | 第85-90页 |
| ·一种基于全局降维和聚类技术的混合协同过滤模型 | 第90-92页 |
| ·算法的描述 | 第90-92页 |
| ·算法的时间复杂度分析 | 第92页 |
| ·MovieLens 数据集的实验与分析 | 第92-95页 |
| ·数据集 | 第92-93页 |
| ·实验结果及讨论 | 第93-95页 |
| ·电子政务门户站点日志数据的实验与分析 | 第95-100页 |
| ·数据集 | 第95页 |
| ·评价指标 | 第95-96页 |
| ·实验结果及讨论 | 第96-100页 |
| ·本章小结 | 第100-102页 |
| 第六章 电子政务系统的个性化信息服务模型 | 第102-116页 |
| ·电子政务个性化信息服务概述 | 第103-107页 |
| ·问题的提出 | 第103-104页 |
| ·与传统电子政务信息服务模式的区别 | 第104-107页 |
| ·电子政务个性化信息推荐服务的主要技术实现 | 第107-109页 |
| ·电子政务信息推荐系统的设计原则 | 第109-110页 |
| ·电子政务个性化推荐系统的总体框架设计 | 第110-115页 |
| ·本章小结 | 第115-116页 |
| 第七章 总结与展望 | 第116-119页 |
| ·本文的工作总结 | 第116-117页 |
| ·研究展望 | 第117-119页 |
| 参考文献 | 第119-132页 |
| 博士期间发表论文和参加科研情况 | 第132-133页 |
| 致谢 | 第133页 |