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社会网络中基于社会关系的推荐算法研究

摘要第11-13页
ABSTRACT第13-15页
第1章 绪论第16-32页
    1.1 研究背景第16-18页
    1.2 研究内容及意义第18-20页
    1.3 研究现状第20-28页
        1.3.1 协同过滤算法第20-24页
        1.3.2 社会网络中的推荐算法第24-28页
    1.4 本文的贡献及创新点第28-29页
    1.5 本文的组织结构第29-32页
第2章 本文涉及的基础算法和数据集第32-41页
    2.1 基础算法介绍第32-39页
        2.1.1 矩阵分解技术第32-34页
        2.1.2 SoRec方法第34-36页
        2.1.3 SocialMF方法第36-37页
        2.1.4 面向排序的BPR算法第37-39页
    2.2 数据集介绍第39-40页
        2.2.1 腾讯微博数据集第39-40页
        2.2.2 Epinions数据集第40页
        2.2.3 Ciao数据集第40页
    2.3 本章小结第40-41页
第3章 结合item间关联关系的推荐算法第41-51页
    3.1 推荐方法第41-45页
        3.1.1 问题描述第41-42页
        3.1.2 结合item间关联关系的推荐方法第42-45页
    3.2 实验结果与分析第45-50页
        3.2.1 数据集第45页
        3.2.2 评价方法第45-46页
        3.2.3 结果比较第46-48页
        3.2.4 参数的影响第48-49页
        3.2.5 关联关系的计算方法比较第49-50页
    3.3 本章小结第50-51页
第4章 信任关系强度敏感的社会化推荐算法第51-61页
    4.1 基于信任关系的推荐方法第51-56页
        4.1.1 问题描述第52-53页
        4.1.2 信任关系的建模方法第53页
        4.1.3 信任关系强度敏感的推荐方法第53-55页
        4.1.4 InfluenceMF方法第55-56页
    4.2 实验结果与分析第56-59页
        4.2.1 数据集和评价方法第57页
        4.2.2 结果比较第57-58页
        4.2.3 参数的影响第58-59页
        4.2.4 验证信任关系的准确性第59页
    4.3 本章小结第59-61页
第5章 基于社会关系上下文的推荐算法第61-76页
    5.1 问题描述第61-62页
    5.2 推荐框架第62-69页
        5.2.1 基于上下文信息的推荐方法第63-65页
        5.2.2 基于共同朋友的约束条件第65-67页
        5.2.3 优化方法第67-68页
        5.2.4 时间复杂性分析第68-69页
    5.3 实验结果分析第69-74页
        5.3.1 数据集第70页
        5.3.2 评价标准第70-71页
        5.3.3 结果比较第71-73页
        5.3.4 参数的影响第73-74页
    5.4 本章小结第74-76页
第6章 基于信任关系的社会化排序算法第76-92页
    6.1 推荐方法第76-84页
        6.1.1 问题描述第77页
        6.1.2 基于信任关系的排序策略第77-80页
        6.1.3 多类别系统中的信任关系推断第80-82页
        6.1.4 最终的排序算法第82-84页
    6.2 数据分析和实验结果第84-90页
        6.2.1 数据集第84-85页
        6.2.2 信任网络与用户兴趣之间的关系第85-86页
        6.2.3 信任关系的多样性分析第86-87页
        6.2.4 实验结果比较第87-89页
        6.2.5 参数的影响第89-90页
        6.2.6 冷启动条件下的推荐结果第90页
    6.3 本章小结第90-92页
第7章 总结与展望第92-95页
    7.1 主要工作总结第92-93页
    7.2 未来工作展望第93-95页
参考文献第95-107页
致谢第107-108页
攻读学位期间发表的学术论文目录第108-110页
攻读学位期间参与科研项目情况第110-111页
攻读学位期间获奖情况第111-112页
外文论文第112-152页
附件第152页

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